hub.acmenra.studio¶

Облачная платформа для end-to-end ML workflow: обучение, деплой, мониторинг.

В разработке

Продукт находится в активной разработке. Релиз запланирован на Q3 2027.

Хотите получить ранний доступ? Свяжитесь с нами

Обзор¶

acmenra-hub — это облачная платформа для полного цикла разработки CV-решений: от разметки данных до деплоя в production с мониторингом.

Перейти в Hub

Workflow¶

Upload → Annotate → Train → Export → Deploy → Monitor
  ↓         ↓        ↓       ↓        ↓        ↓
Images   Manual    Cloud   ONNX/    Endpoints  Real-time
Videos   + AI      GPU     TensorRT           metrics

Ключевые возможности¶

📁 Data Management¶

Upload изображений, видео, датасетов
Annotate в web-интерфейсе (manual + AI-assisted)
Version датасетов (Git-like)
Export в YOLO/COCO/VOC

🚀 Cloud Training¶

Российские GPU: A100, H100 (в дата-центрах РФ)
Real-time metrics: loss, accuracy, mAP
Experiment tracking: сравнение разных runs
Hyperparameter tuning: автоматический подбор

📦 Model Export¶

20+ форматов: ONNX, TensorRT, OpenVINO, CoreML
Quantization: INT8, FP16
Optimization: под конкретный hardware

🌐 Deployment¶

10+ регионов РФ: Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск
Dedicated endpoints: изолированные inference endpoints
Auto-scaling: автоматическое масштабирование
API keys: безопасный доступ

📊 Monitoring¶

Real-time metrics: latency, throughput, errors
Alerts: уведомления о проблемах
Logs: подробные логи запросов
Dashboards: визуализация метрик

Использование¶

1. Создание проекта¶

acmenra-hub init my-project

2. Загрузка датасета¶

acmenra-hub upload-dataset --project my-project --source ./dataset/

3. Обучение модели¶

# Cloud training
acmenra-hub train \
  --project my-project \
  --model acmenra-v1n.pt \
  --epochs 100 \
  --gpu a100

# Remote training (локально, метрики в Hub)
acmenra-hub train-remote \
  --project my-project \
  --model acmenra-v1n.pt \
  --epochs 100

4. Экспорт модели¶

acmenra-hub export \
  --project my-project \
  --model best.pt \
  --format onnx

5. Деплой¶

acmenra-hub deploy \
  --project my-project \
  --model best.onnx \
  --region moscow \
  --replicas 3

6. Использование endpoint¶

import requests

url = "https://my-project.acmenra.studio/predict"
api_key = "your-api-key"

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

Тарифы¶

Тариф	GPU часы	Проекты	Поддержка	Цена
Free	10 часов/мес	1	Community	0 ₽
Pro	100 часов/мес	10	8×5	9 900 ₽/мес
Enterprise	Безлимит	Безлимит	24×7	По запросу

Подробнее

Roadmap¶

Ранний доступ¶

Хотите получить ранний доступ к acmenra-hub?

Напишите нам