Поделиться
Москва создаст собственную платформу нейросетей на базе PostgreSQL и Kubernetes
Власти Москвы опубликовали тендер на разработку централизованной государственной платформы для разработки и эксплуатации искусственного интеллектаИИ-платформа для городского управления
Как выяснил CNews, московские власти выделили 435 млн руб. на создание централизованной государственной платформы для разработки и эксплуатации искусственного интеллекта.
В течение 2025-2026 гг. Москва будет развивать подсистему «Платформа искусственный интеллект». Она предназначена для обучения, развертывания и промышленного использования ИИ-моделей в интересах органов государственной власти города.
Информацию об этом можно обнаружить на сайте госзакупок в опубликованном 22 октября 2025 г. тендере. Процедура приема заявок для участия в электронном аукционе пройдет до 7 ноября. Итоги конкурса объявят 17 ноября.
Как указано в техническом задании, приложенном к тендеру, основное назначение развиваемой подсистемы – создание централизованной среды для полного жизненного цикла моделей искусственного интеллекта.
Платформа призвана предоставить единое пространство для обучения и переобучения моделей, их промышленного использования и размещения, а также для автоматизации процессов развертывания. Ключевыми пользователями системы станут органы государственной власти Москвы, подведомственные им организации и иные лица, задействованные в использовании функционала системы.
Технический архитектор «1С ПРО Консалтинг» Алексей Ваганов полагает, что «Ключевого влияние на состояние ИИ в России эта платформа не окажет, но это важный «кирпич в строительстве здания» применения ИИ на реальных задачах. Этот опыт может быть в дальнейшем тиражирован в другие регионы».
Гендиректор АНО «Национальный центр компетенций по информационным системам управления холдингом» (НЦК ИСУ) Кирилл Семион сказал CNews, что «эта платформа позволяет быстро и удобно создавать ИИ-приложения. С ее помощью меньше, чем за год, было создано большое количество ИИ-моделей - более 80. Одно из ее важных преимуществ — использование компонентов с открытым исходным кодом, которые лежат в ее основе вместе с собственными разработками ее производителя. Эти компоненты платформы имеют большое значение для ее широкого использования в России».
Технические подробности
Архитектура подсистемы выстроена по многоуровневому клиент-серверному принципу. Она включает уровни управления доступом, интерфейса, приложений и логики, хранения метаданных и объектов, а также управления кластером.
Основу технологического стека составляют открытые решения: Kubernetes для оркестрации, Jupyter для разработки и обучения моделей, GitLab для управления репозиториями и CI/CD, Airflow для оркестрации workflows, MIflow для управления жизненным циклом моделей, PostgreSQL для хранения метаданных и MinIO в качестве объектного хранилища.
Проект разбит на три этапа и включает 65 задач. Подрядчик должен выполнить 13 задач, указанных в техническом задании, и 52 аналогичные по объему. Стоимость работ рассчитывается на основе трудозатрат в человеко-месяцах. Максимальный объем финансирования фиксирован.
Ключевые функциональные требования включают создание модуля для публикации решений и каталога моделей. Это позволит систематизировать и предоставить доступ к наработкам разных команд. Также будут разработаны модули для развертывания моделей и приложений в виртуальной рабочей среде. Особое внимание уделяется пользовательскому опыту. Планируется редизайн интерфейсов, включая создание единого интерфейса администрирования и раздела с инструкциями.
Часть работ направлена на расширение интеграции. Улучшится взаимодействие с внешними информационными системами и будут разработаны новые механизмы обмена данными с моделями на платформе. Также планируется интеграция с системой идентификации пользователей Департамента информационных технологий города Москвы. Важным направлением станет разработка модуля аналитики, который будет включать отчеты по эффективности использования ресурсов кластеров и показателям работы команд.
Требования к надежности включают обеспечение сохранности данных и работоспособности подсистемы. Подсистема должна поддерживать 50 пользователей, из которых 30 могут работать одновременно. Годовая доступность системы должна составлять не менее 95%.
Короткая ссылка
