Платформа федеративного обучения ML-моделей
О проекте
Guardora — российская технологическая компания, разрабатывающая решения для безопасного машинного обучения. Основной фокус — технологии, которые позволяют обучать модели на распределенных данных без их перемещения и раскрытия.
В рамках проекта перед нами стояла задача спроектировать и подготовить к разработке сервис федеративного обучения, разворачиваемый в инфраструктуре заказчика. Он предназначен для работы с чувствительными данными и используется специалистами для обучения моделей без передачи данных между системами.
Важно было учесть сразу несколько факторов: сложную предметную область, высокие требования к безопасности и удобство работы для специалистов. Сервис должен был объединить инструменты управления обучением моделей, работу с распределенными источниками данных и контроль процессов — при этом оставаться понятным в использовании.
Задачи
Сбор и систематизация требований к сервису федеративного обучения моделей
Разработка концепции и дизайна онлайн-продукта
Создание интерфейсов сервиса для специалистов по машинному обучению
Разработка API фронт-офисных систем
Решение
Мы спроектировали сервис, который позволяет управлять процессом обучения моделей на распределенных данных без их передачи между системами.
Интерфейс выстроен вокруг рабочих сценариев специалистов: настройка экспериментов, контроль обучения, работа с данными и результатами. При этом сложная логика процессов скрыта за понятной структурой и удобной навигацией.
Особое внимание уделили тому, чтобы система оставалась удобной даже при работе со сложными сценариями и большим количеством параметров.
Платформа федеративного обучения ML-моделей
О проекте
Guardora — российская технологическая компания, разрабатывающая решения для безопасного машинного обучения. Основной фокус — технологии, которые позволяют обучать модели на распределенных данных без их перемещения и раскрытия.
В рамках проекта перед нами стояла задача спроектировать и подготовить к разработке сервис федеративного обучения, разворачиваемый в инфраструктуре заказчика. Он предназначен для работы с чувствительными данными и используется специалистами для обучения моделей без передачи данных между системами.
Важно было учесть сразу несколько факторов: сложную предметную область, высокие требования к безопасности и удобство работы для специалистов. Сервис должен был объединить инструменты управления обучением моделей, работу с распределенными источниками данных и контроль процессов — при этом оставаться понятным в использовании.
Задачи
Сбор и систематизация требований к сервису федеративного обучения моделей
Разработка концепции и дизайна онлайн-продукта
Создание интерфейсов сервиса для специалистов по машинному обучению
Разработка API фронт-офисных систем
Решение
Мы спроектировали сервис, который позволяет управлять процессом обучения моделей на распределенных данных без их передачи между системами.
Интерфейс выстроен вокруг рабочих сценариев специалистов: настройка экспериментов, контроль обучения, работа с данными и результатами. При этом сложная логика процессов скрыта за понятной структурой и удобной навигацией.
Особое внимание уделили тому, чтобы система оставалась удобной даже при работе со сложными сценариями и большим количеством параметров.
Что было сделано
Проект начался с глубокой аналитики: мы изучили процессы федеративного обучения, требования к безопасности и особенности работы специалистов.
На основе этого спроектировали архитектуру решения и разработали дизайн онлайн-продукта.
Реализовали серверную часть, подготовили инфраструктурную основу и разработали API для взаимодействия с внешними системами.
Также была подготовлена техническая документация, необходимая для дальнейшего развития продукта.
Результат
В результате создано решение для федеративного обучения моделей машинного обучения, имплементируемое в закрытом контуре заказчика. Решение позволяет безопасно работать с данными и использовать машинное обучение в средах с высокими требованиями к конфиденциальности.
Подготовлены:
API фронт-офисной системы
Дизайн сервиса
техническая документация
Напишите нам
Кратко опишите свою задачу, и мы свяжемся с вами и дадим обратную связь в кратчайшие сроки — проведем консультацию, оценим проект, и предложим оптимальное решение вашей бизнес-задачи