REST API v2
CRUD-операции над моделями, пайплайнами и отчётами. Аутентификация через Bearer-токены. Пример: GET /api/v2/models/{id}/metrics
Куем точность. Ускоряем успех. Полный набор инструментов для разработчиков: CLI, REST и gRPC API, готовые интеграции с Kubernetes и Spark, а также нативные SDK на Python и Go. Ниже — всё, что нужно, чтобы подключить мониторинг и калибровку к вашей ML-инфраструктуре.
Установите CLI-утилиту, инициализируйте проект и подключите первый проект мониторинга. Весь процесс занимает не более 10 минут и не требует изменения кода модели.
Доступ к платформе через стандартизированные эндпоинты. REST для управления конфигурацией, gRPC для потокового мониторинга в реальном времени с задержкой менее 10 мс.
CRUD-операции над моделями, пайплайнами и отчётами. Аутентификация через Bearer-токены. Пример: GET /api/v2/models/{id}/metrics
Двунаправленный поток для передачи предсказаний и метрик качества. Поддержка protobuf-сериализации и автоматического масштабирования каналов.
Мгновенные оповещения о дрейфе данных, падении AUC или превышении порога задержки. Подписки на события: drift_detected, calibration_applied.
Готовые операторы и коннекторы, которые встраивают мониторинг АймФордж в ваш существующий оркестратор и вычислительный слой без переписывания логики.
CRD MonitoringPolicy автоматически создаёт sidecar-контейнеры для сбора метрик. Поддержка Helm-чартов и GitOps через ArgoCD.
Библиотека aimforge-spark для batch-калибровки на данных до 50 ТБ. Интеграция с Spark 3.4+ и Delta Lake.
Сторонние расширения для Istio и Linkerd, позволяющие собирать задержки и ошибки на уровне sidecar без изменения приложения.
Нативные клиентские библиотеки с полной типизацией, автогенерацией типов и встроенными примерами. Установка через стандартные менеджеры пакетов.
Поддержка Python 3.9–3.12. Установка: pip install aimforge-sdk. Декораторы для обёртки функций модели, контекстные менеджеры для batch-процессов.
Лёгкий клиент на Go 1.21+ для высоконагруженных сервисов. Установка: go get github.com/aimforge/go-sdk. Нулевые аллокации в hot-path, поддержка context cancellation.
Готовые репозитории с конфигурациями для типичных сценариев: классификация, регрессия, рекомендательные системы. Более 40 примеров с комментариями.
Максимальная задержка gRPC
Объём данных для Spark-калибровки
Готовых примеров в репозиториях
Uptime API-шлюза за 12 мес.
Проверьте, что порт 8443 открыт в security-группе или firewall. Убедитесь, что токен в файле ~/.aimforge/config.yaml не истёк. Попробуйте команду aimforge diagnose для автоматической диагностики сети.
По умолчанию keepalive-таймаут составляет 30 секунд. Увеличьте параметр keepalive_time в конфигурации клиента до 60 секунд или убедитесь, что промежуточные прокси не закрывают idle-соединения.
Убедитесь, что CRD MonitoringPolicy зарегистрирован и что оператор имеет привилегии на создание Pod'ов в целевом namespace. Проверьте логи: kubectl logs -n aimforge-system -l app=aimforge-operator.
Библиотека требует Python 3.9 или новее и пакет grpcio>=1.50. Убедитесь, что venv активирован и версии зависимостей совместимы: pip check.
Увеличьте параметры spark.executor.memory до 16 ГБ на executor и включите spark.sql.adaptive.enabled=true. Для данных более 10 ТБ используйте партиционирование по времени.
Наши инженеры по платформе помогут настроить мониторинг под вашу архитектуру. Бесплатная консультация и совместная отладка для команд от 5 разработчиков.
Запросить консультацию