Платформы разработки нейросетевых моделей искусственного интеллекта

Платформы разработки нейросетевых моделей искусственного интеллекта (ПРНМИИ, англ. Artificial Intelligence Neural Network Models Development Platforms, AINNMD) — это программные среды для создания, обучения и развёртывания нейронных сетей и ИИ‑решений, включая генеративные модели. Они предоставляют инструменты для проектирования архитектуры моделей, обработки данных, тренировки с использованием GPU/TPU, валидации результатов и интеграции готовых алгоритмов в прикладные системы.

Разработка нейросетевых моделей искусственного интеллекта представляет собой комплексную деятельность, направленную на создание интеллектуальных систем, способных решать задачи посредством имитации работы человеческого мозга. Она включает в себя проектирование архитектуры моделей, подбор и предобработку данных, обучение моделей на вычислительных мощностях, оценку качества и точности полученных результатов, а также интеграцию готовых решений в прикладные системы. В процессе разработки осуществляется работа с различными типами нейронных сетей, оптимизируются алгоритмы, применяются методы машинного обучения и глубокого обучения, что позволяет создавать эффективные и масштабируемые ИИ-решения.

Разработка нейросетевых моделей искусственного интеллекта как процесс, позволяет фокусироваться на следующих аспектах деятельности:

• проектирование архитектуры нейросетевых моделей,
• сбор и предобработка данных для обучения,
• выбор и настройка параметров обучения,
• тренировка моделей с использованием вычислительных ресурсов (GPU/TPU),
• валидация и тестирование моделей,
• оптимизация моделей для повышения эффективности,
• интеграция разработанных алгоритмов в существующие системы.

Ключевую роль в разработке нейросетевых моделей играют программные решения — платформы, которые предоставляют необходимый инструментарий для всех этапов работы с ИИ. Такие платформы упрощают процесс создания и развёртывания моделей, обеспечивают доступ к необходимым вычислительным ресурсам и инструментам для работы с данными, что существенно повышает эффективность и скорость разработки ИИ-решений.

Платформы разработки нейросетевых моделей искусственного интеллекта предназначены для создания, обучения и развёртывания нейронных сетей и ИИ‑решений, включая генеративные модели. Они обеспечивают комплексную среду, в которой можно проектировать архитектуру моделей, обрабатывать данные, проводить тренировку моделей с использованием вычислительных ресурсов, таких как GPU и TPU, валидировать полученные результаты и интегрировать готовые алгоритмы в прикладные системы.

Функциональное предназначение ПРНМИИ заключается в упрощении и ускорении процесса разработки ИИ‑решений. Они позволяют специалистам в области машинного обучения и искусственного интеллекта сосредоточиться на создании и оптимизации моделей, предоставляя готовые инструменты и инфраструктуру для выполнения рутинных и ресурсоёмких задач, связанных с обучением и развёртыванием моделей.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Выполнение текстовых заданий

Функция Выполнение текстовых заданий в генеративных ИИ позволяет создавать тексты, изображения и видео на основе заданных текстовых заданий, включающих спецификацию целевого результата генерации. Обычно текстовое задание представляет собой ряд ассоциативных подсказок.

Дообучение

Функция Дообучение позволяет улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеллектуальная генерация данных

Функция Интеллектуальная генерация данных позволяет создавать структурированные данные, тексты, изображения, аудио и видео. Создание структурированных данных может быть использовано для массового создания новых служебных данных, заполнения пробелов в существующих данных, а также для улучшения их качества. Создания медиа-данных (изображения, текст, видео, аудио) позволяют ускорять и оптимизировать решение задач создания контента в различных отраслях.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Использование шаблонов задания

Функция Использование шаблонов задания позволяет использовать стандартные параметры и шаблонированные подсказки для генерации данных. Например, можно указать тему текста, стиль написания, ключевые слова, художественный стиль картины, подражание произведениям известного автора, задать эмоциональные направления и другие параметры. Это позволяет получить более контролируемый результат и улучшить качество создаваемых данных.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Обработка видео-данных

Обработка видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Обработка визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Обработка голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Обработка звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Обработка структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Обработка данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

Аналитическая компания Soware прогнозирует, что в 2026 году на рынке платформ разработки нейросетевых моделей искусственного интеллекта (ПРНМИИ) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития механизмов автоматического подбора гиперпараметров, расширения возможностей для работы с большими данными, дальнейшего внедрения квантовых вычислений в процессы обучения моделей, повышения уровня безопасности и конфиденциальности данных, а также роста популярности low-code/no-code решений для разработки ИИ-решений.

Ключевые тренды, влияющие в 2026 году на платформы разработки нейросетевых моделей искусственного интеллекта и определяющие их развитие:

• Мультимодальные данные. Платформы будут предоставлять более развитые инструменты для одновременной обработки текстовых, визуальных и аудиоданных, что позволит создавать более сложные и эффективные модели для решения междисциплинарных задач.

• Автоматизация гиперпараметрической настройки. Алгоритмы автоматического подбора оптимальных гиперпараметров станут стандартом, что существенно сократит время и ресурсы, необходимые для настройки моделей, и сделает разработку ИИ-решений более доступной для менее квалифицированных специалистов.

• Работа с большими данными. Платформы будут интегрировать более мощные механизмы распределённой обработки и хранения данных, обеспечивая масштабируемость и высокую производительность при работе с петабайтами информации.

• Квантовые вычисления. Внедрение элементов квантовых вычислений в процессы обучения нейросетевых моделей позволит значительно ускорить обработку данных и решение задач оптимизации, открывая новые возможности для разработки сложных ИИ-систем.

• Безопасность и конфиденциальность. Усиление требований к защите данных приведёт к разработке новых криптографических методов и механизмов анонимизации, обеспечивающих безопасность при обучении моделей на чувствительных данных.

• Low-code/no-code решения. Рост популярности инструментов, позволяющих разрабатывать ИИ-решения без глубокого знания программирования, сделает рынок ПРНМИИ более доступным для широкого круга пользователей из различных отраслей.

• Интеграция с облачными сервисами. Платформы будут всё более тесно интегрироваться с облачными инфраструктурами, предоставляя пользователям гибкие возможности масштабирования ресурсов и упрощая развёртывание моделей в производственной среде.

США

W&B Weave, Arize, TrueFoundry AI Platform