VK Cloud ML Platform: обзор облачной AI-инфраструктуры — AI Радар 2026
Инфраструктура

VK Cloud ML Platform: обзор облачной AI-инфраструктуры

📅 Обновлено 15 июля 2026🏷 Инфраструктура

VK Cloud ML Platform — специализированная среда VK Cloud для обучения и развёртывания моделей машинного обучения с доступом к GPU-мощностям, готовым JupyterHub и MLflow для управления экспериментами.

VK
Материнская компания
NVIDIA V100/A100/L4/L40S
GPU-ускорители
JupyterHub + MLflow
Инструменты ML-разработки
Открыть VK Cloud ML Platform →

Что делает продукт

ML Platform — готовая среда VK Cloud для обучения и развёртывания моделей: включает JupyterHub для интерактивной разработки, MLflow для отслеживания экспериментов, пайплайны и автоматический деплой — это снимает с разработчика необходимость самостоятельно собирать и администрировать ML-инфраструктуру с нуля.

GPU-инфраструктура

Платформа предоставляет ускорители NVIDIA Tesla V100, A100 (40 и 80 ГБ), а с 2024 года — NVIDIA L4 на архитектуре Ada Lovelace; также доступны серверы с L40S для задач ИИ, игровых и других GPU-требовательных нагрузок. В июне 2026 года VK Cloud запустила Managed Kubernetes на выделенных физических серверах Bare Metal без промежуточного слоя виртуализации — это отдаёт приложению 100% мощности GPU и ускоряет работу с AI-нагрузками на 15%.

Кто пользуется и типичные сценарии

Клиенты используют платформу для обучения собственных моделей на GPU без капитальных затрат на оборудование, а также для дополнительных GPU-задач — например, в Cloud Desktop для дизайна, анимации, 3D-моделирования и рендеринга.

Место на карте рынка

VK Cloud ML Platform — функциональный аналог Yandex DataSphere и Cloud.ru Evolution, опирающийся на опыт группы VK в обработке больших объёмов пользовательских данных из соцсетей и медиасервисов.

Частые вопросы

01Что такое VK Cloud ML Platform?
Готовая среда VK Cloud для обучения и развёртывания ML-моделей с JupyterHub, MLflow, пайплайнами и автоматическим деплоем.
02Какие GPU доступны на платформе?
NVIDIA Tesla V100, A100 (40/80 ГБ), L4 (с 2024 года) и L40S для ИИ-задач и других GPU-требовательных нагрузок.
03Что дал запуск Managed Kubernetes на Bare Metal в 2026 году?
Полную (100%) мощность GPU без потерь на виртуализацию и ускорение AI-нагрузок на 15%.
04Для чего ещё используются GPU VK Cloud, кроме обучения моделей?
Например, в сервисе Cloud Desktop — для дизайна, анимации, 3D-моделирования и рендеринга.
05Чем VK Cloud ML Platform отличается от аналогов?
Функционально близка к Yandex DataSphere и Cloud.ru Evolution, но опирается на опыт VK в обработке больших данных из соцсетей и медиасервисов.
AI Радар — Аналитический дашборд
Полная картина рынка ИИ России и мира
520 млрд ₽рынок ИИ России
+24%рост г/г
800+AI-компаний
$3.68 трлнпрогноз мир к 2030
На главную