Российские ML-платформы
В категории 79 платформ.
Описание категории
Сводка
- 79 платформ
- 70 характеристик
Подробнее о категории
Российское ПО для ML-платформ
Подкатегория комплексных платформ для машинного обучения. Российские ML-платформы позволяют компаниям создавать и развертывать ML модели на производство.
Назначение и область применения
ML-платформы используются компаниями для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Решения позволяют компаниям автоматизировать процесс разработки ML и повысить скорость выхода на рынок.
Ключевые функции и компоненты
Среда разработки для ML (Jupyter, RStudio), система управления экспериментами, система управления данными для обучения. Система трейнинга моделей, система управления версиями моделей, система развертывания моделей на производство, система мониторинга моделей.
Рекомендации по выбору
Выбирайте платформу с поддержкой популярных ML фреймворков. Оцените удобство работы с данными. Рекомендуется проверить инструменты для мониторинга и управления моделями.
Подборки
Сравнение платформ машинного обучения 2026: топ-16
Весь рейтинг →| # | Продукт | Оценка | Реестр ПО | Зона |
|---|---|---|---|---|
| 1 |
ML Space
Облачные Технологии
|
★ 4,3 | Лидер | |
| 2 |
SDP DataLab
СБЕРБАНК
|
★ 4,3 | Реестр ПО | Сильный игрок |
| 3 |
NeuroMark
НЕЙРОМЕД
|
★ 4,1 | Реестр ПО | Сильный игрок |
| 4 |
Конвейер МegaMLOps
МЕГАФОН
|
★ 4,0 | Реестр ПО | Сильный игрок |
| 5 |
Rubbles MLOps Suite
РАБЛЗ
|
Реестр ПО | Сильный игрок | |
| 6 |
MLOps Platform
ДИ ВОТЕР
|
Реестр ПО | Сильный игрок | |
| 7 |
Q.AIML, Искусственный интеллект и машинное обучение
Диасофт Экосистема
|
Реестр ПО | Нишевой | |
| 8 |
BMSTU AI PLATFORM
МГТУ ИМ. Н.Э. БАУМАНА
|
Реестр ПО | Нишевой | |
| 9 |
NNWizard
Брейн Девелопмент
|
Реестр ПО | Нишевой | |
| 10 |
Нейромодуль
Системы Интеллектуальной Телемедицины
|
Реестр ПО | Нишевой | |
| 11 |
Программная платформа разработки аналитических моделей с использованием технологий машинного обучения «Аметум ML»
Центр Информационных Технологий
|
Реестр ПО | Нишевой | |
| 12 | Реестр ПО | Нишевой | ||
| 13 |
ML Space
Облачные Технологии
|
Реестр ПО | Нишевой | |
| 14 |
DSP
БАНК ВТБ (ПАО)
|
Реестр ПО | Нишевой | |
| 15 |
Sber.DS
СБЕРБАНК
|
Реестр ПО | Нишевой | |
| 16 |
Boring ML
БМ
|
Нишевой |
Вопросы и ответы
Какие платформы машинного обучения лучшие в 2026 году?
По рейтингу площадки в тройке лидеров – ML Space, SDP DataLab, NeuroMark – цифровая платформа для визуального программирования искусственных нейронных сетей глубокого обучения. Полный список с оценками и зонами – в рейтинге платформ машинного обучения.
Сколько платформ машинного обучения в каталоге?
В каталоге 79 платформ, в рейтинге – 16. В реестре российского ПО – 27.
Как составлен рейтинг платформ машинного обучения?
Автоматически, по данным каталога: функции продукта и полнота карточки, подтверждённые отзывы, закупки заказчиков по 44-ФЗ и 223-ФЗ, стаж на рынке и обращения. Анкеты разработчиков не используются. Рейтинг обновляется ежеквартально.
Ключевые функции платформ машинного обучения
Перечень собран редакцией по рыночным обзорам, сравнениям и требованиям заказчиков.
Обязательные – есть у лидеров рынка
| Функция |
|---|
| Реестр моделей (Model Registry) |
| Версионирование моделей |
| Управление жизненным циклом моделей |
| Доступ к GPU |
| Notebook-среда (Jupyter) |
| Интеграция с Python/R |
| Трекинг экспериментов |
| Деплой моделей (Model Serving) |
| Мониторинг качества моделей |
Важные – отличают решения друг от друга
- Работа с LLM и fine-tuning
- Ролевая модель доступа (RBAC)
- Версионирование данных и датасетов
- Подготовка и сборка датасетов
- Feature Store
- Воспроизводимые пайплайны (CI/CD для ML)
- Kubernetes и масштабирование
- Российское облако или on-premise
- Поддержка TensorFlow
- Поддержка PyTorch
- Совместимость с MLflow
- Автогенерация API для моделей
- A/B-тестирование моделей
Как выбрать: критерии, кроме функций
- Стоимость
- Простота настройки
- Подходящие сценарии использования
- Расположение дата-центров
Как пользоваться рейтингом и каталогом
- Отметьте в фильтрах каталога обязательные для вас функции и модель поставки – список сократится до подходящих решений.
- Сверьтесь с рейтингом платформ машинного обучения: он учитывает функции, отзывы разных организаций, госзакупки, кейсы и срок на рынке. Как считается рейтинг.
- В карточке продукта смотрите блок «Проверено площадкой»: реестр российского ПО, ЕГРЮЛ разработчика, закупки, сертификаты ФСТЭК и ФСБ.
- Запросите демо или пробный доступ у двух-трёх финалистов и проверьте на них ключевые сценарии.