Naymo — платформа для управления данными и автоматизации рабочих процессов в области искусственного интеллекта и машинного обучения, ориентированная на корпоративных пользователей. Платформа объединяет инструменты для подготовки данных, аннотирования, управления жизненным циклом моделей и развертывания решений в продуктивной среде. Naymo описывают как системное решение, предназначенное для упрощения процессов сбора, чистки и маркировки данных, а также для ускорения итераций при разработке и интеграции моделей машинного обучения.
Исторически Naymo позиционировалась как продукт для команд data science и инженеринга данных, работающих с большим объёмом изображений, видео, текстов и структурированных наборов данных. Если точная историческая информация или подробные сведения о создателях и датах запуска недоступны, платформа рассматривается в контексте типичных корпоративных решений класса MLOps: она сочетает инструменты для коллаборации, отслеживания экспериментов, версионности данных и автоматизации развертывания моделей. Naymo может интегрироваться с существующей инфраструктурой предприятия и поддерживать подключение к хранилищам данных и системам оркестрации.
- Управление данными: хранилище для метаданных, версионирование наборов данных и инструменты для очистки и преобразования данных перед обучением моделей.
- Аннотирование: интерфейсы для разметки изображений, видео и текста с поддержкой рабочих процессов для команд аннотаторов и контроля качества разметки.
- Пайплайны и автоматизация: создание и оркестрация ETL/ML-пайплайнов, автоматизированные триггеры и задания для подготовки данных и повторного обучения моделей.
- Управление моделями: хранение версий моделей, отслеживание экспериментов, метрик обучения и артефактов, а также система метаданных для управления зависимостями.
- Развертывание и мониторинг: инструменты для деплоймента моделей в различных средах, мониторинга производительности, детектирования деградации качества и сбора телеметрии в продакшене.
- Интеграции: поддержка подключений к облачным хранилищам, базам данных, системам аутентификации и инструментам оркестрации контейнеров.
- Безопасность и соответствие: возможности управления доступом, аудит действий пользователей и опции для соответствия корпоративным требованиям к защите данных.
- Коллаборация: средства управления ролями команды, совместной работы над задачами разметки и совместного анализа результатов экспериментов.