Обычно путь от идеи ML-модели до работающего кода занимает дни: нужно выбрать алгоритм, написать обработку данных, настроить обучение, проверить результат. Plexe сжимает этот процесс до одной текстовой команды — описываете задачу вроде «предскажи цены на жилье», а система сама собирает и запускает модель.
Как работает автоматизация ML-пайплайна
Внутри инструмента — команда агентов, каждый из которых отвечает за свой участок работы. Один разбирает вашу задачу на подзадачи, другой подбирает алгоритмы, третий пишет код для обработки данных, четвёртый запускает обучение. Вы получаете готовую модель, которую можно сразу разворачивать в продакшене.
Система поддерживает разные языковые модели — GPT-5, Claude, Llama — и позволяет переключаться между ними в зависимости от задачи. Если данных для обучения мало или они вообще отсутствуют, Plexe генерирует синтетические примеры, чтобы модель могла учиться.
Распределённое обучение и интеграция с Ray
Для больших датасетов доступно распределённое обучение через Ray — фреймворк, который распределяет вычисления между несколькими машинами. Это ускоряет процесс и позволяет работать с объёмами данных, которые не влезут в память одного сервера.
Весь код модели доступен на GitHub, можно изучить архитектуру, доработать агентов под свои задачи или запустить инструмент локально. Plexe берёт на себя рутину дата-саентиста — от проектирования до деплоя — и оставляет вам время на эксперименты с бизнес-логикой.
Блог