Сколько раз за последние пару-тройку вы меняли свой AI/ML стек? Если ответ «ни разу» — либо у вас железная дисциплина, либо вы просто не следите за тем, что происходит в индустрии. McKinsey Global Survey показывает, что adoption AI вырос с 50% до 72% только за последний год. Это означает, что пока вы размышляете над выбором между PyTorch и TensorFlow, ваши конкуренты уже запускают production-модели на совершенно других стеках. 

Проблема не в том, что инструментов мало — а в том, что их чертовски много. Современный ML/AI стек превратился в слоеный пирог из семи уровней: от ИИ-инфраструктуры в самом низу до слоя ИИ-решений наверху. Каждый уровень предлагает десятки вариантов, от которых глаза разбегаются даже у матерых разработчиков, но хаос поддается систематизации. В этой статье мы расскажем о любимых инструментах, препарируем популярные решения, и разберемся, как выбрать стек, который не превратится в тыкву через полгода. 

Анатомия современного ML/AI стека: слои и их функции

Любой разработчик, который пытался запустить «простую» модель в продакшене, знает: между блокнотом Jupyter и реальным приложением лежит целая вселенная боли. Если в 2020-м можно было обойтись связкой Python + PyTorch + бубен, то современный ML/AI стек это уже многоэтажная конструкция, где каждый этаж может рухнуть от неправильно настроенной зависимости.

Чтобы разобраться в этом хаосе, мы поговорили с разработчиками из Magnus Tech, которые на собственной шкуре испытали все прелести современной ML-разработки. Их опыт поможет понять, почему выбор компонентов на каждом уровне может определить, станет ли ваш проект следующим единорогом или очередным техническим долгом.

Слой данных: где все начинается и заканчивается

Помните древнюю мудрость «garbage in, garbage out»? Так вот, она актуальна как никогда. Слой данных — это фундамент. Здесь происходят три критически важные вещи: сбор, обработка и хранение данных. И каждая может стать тем самым узким местом, которое убьет производительность на корню.

Начнем с того, что современные ML-системы питаются из десятков источников одновременно. PostgreSQL для транзакций, MongoDB для логов, Snowflake для аналитики, Kafka для потоковых данных — и все это должно как-то дружить между собой. Airbyte и Fivetran берут на себя современные ELT-конвейеры, но настроить их так, чтобы не было сюрпризов в 3 утра, все еще искусство.

Проблема версионирования данных и воспроизводимости зачастую решается через комбинацию нескольких решений для покрытия всех аспектов. Выбор конкретных инструментов зависит от размера команды, инфраструктуры и требований к масштабированию. Если мы не говорим про базу вроде DVC и MLflow, то есть более специфические специализированные решения, такие как Polyaxon (платформа для воспроизводимого ML) или Dagster (оркестратор с акцентом на тестирование и качество данных). В Magnus Tech, к примеру, эту проблему мы решаем через ClearML. 

ClearML решает вопросы хранения и версионирования датасетов и моделей. Работать с ClearML можно как в командной строке, так и с помощью Python, это позволяет нам скачивать модели в тех же скриптах, где используем их

Некоторые члены команды предпочитают Weights & Biases, функции там все примерно те же самые. W&B действительно стал фактическим стандартом за красивые визуализации, но ClearML дает больше контроля над инфраструктурой и позволяет работать локально.

Но настоящее веселье начинается с обработкой. Pandas прекрасно справляется, пока ваш датасет помещается в память. Когда речь заходит о терабайтах, приходится переходить к Apache Spark или Dask. Кстати, интересный тренд наметился в ML-соревнованиях, о которых мы недавно рассказывали: все больше команд переходят на Polars — библиотеку на Rust, которая показывает значительно лучшую производительность. Если в 2022-м её не использовал никто из победителей ML-соревнований, то в 2024-м уже семь команд выбрали именно её.

А feature stores вроде Feast решают проблему, которая превращает жизнь разработчика в кошмар: когда модель отлично работает в эксперименте, но в продакшене показывает результаты, мягко говоря, хуже. Причина проста — данные на тренировке и в продакшене обрабатываются по-разному.

Слой моделирования: там, где магия встречается с реальностью

Здесь живут ваши алгоритмы, и здесь же они умирают от неправильного выбора фреймворка. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn — это классика, но 2025-й принес специализированные решения для конкретных задач. JAX захватывает исследовательские лаборатории, MONAI стал стандартом для медицинской визуализации, а SpeechBrain развивается в аудиоприложениях.

Цифры говорят сами за себя: из 53 победных решений с глубоким обучением 47 выбрали PyTorch против 4 TensorFlow, еще двое использовали и то, и то. Python остается безальтернативным — 76 из 79 решений написаны именно на нем. Впрочем, выбор фреймворка это уже не предмет спора, а инженерное решение под конкретную задачу.

Многие современные вопросы можно закрыть через transfer learning, и наша команда это подтверждает. Однако здесь есть важный нюанс: 

Практически все задачи на сегодняшний день решаются с помощью методов transfer learning, но при этом часто от старой модели берется только архитектура, её веса используются как инициализация нашей модели, и затем мы полностью переучиваем модель на своих данных

Например, детектор на 80 классов переучивают на 2 нужных класса, или языковую модель для общих текстов доучивают специально для названий продуктов питания.

Современные техники оптимизации тоже изменились кардинально. Например, LoRA — метод, при котором обновляется лишь один процент весов модели. Экономия ресурсов вырастает до 90%, что критично для работы с большими языковыми моделями. Квантизация также стала повседневной практикой: 4-bit, 8-bit модели используются не только для инференса, но и для дообучения. Особенно это актуально для работы в ограниченных средах вроде Kaggle, где приходится втискивать 72B параметров в доступную память.

Инфраструктурный слой: где деньги превращаются в тепло

Если данные — это топливо, а модели — двигатель, то инфраструктура — это все остальное: от кузова до колес. Здесь решаются вопросы вычислительной мощности, оркестрации и масштабируемости. А еще здесь живут самые большие счета за электричество.

Реальность такова: NVIDIA по-прежнему правит этим миром. Все тренируют на GPU от NVIDIA, потому что все библиотеки заточены именно под них. Статистика подтверждает: более 80% победителей соревнований используют именно NVIDIA GPU, и ни один — AMD. Это не снобизм, это практичность — программный стек AMD для машинного обучения все еще уступает CUDA экосистеме.

Интересно, что A100 стала в два раза популярнее следующего по популярности GPU. Причина проста: H100 заняла топ для обучения frontier-моделей, а A100 стала более доступной для обычных задач.

Помимо прочего, есть решения для распределенных вычислений в ML вроде Ray — конкретно он упрощает распределение обучения по нескольким машинам без головной боли с настройкой MPI. Kubernetes + Kubeflow обеспечивают оркестрацию ML-задач, но требуют серьезной экспертизы для настройки.

Слой обслуживания и мониторинга: добро пожаловать в продакшен

Здесь ваши красивые модели встречаются с суровой реальностью: продакшен-трафиком, требованиями SLA и пользователями, которые всегда недовольны. Без этого слоя вся ваша ML-система остается дорогой научной игрушкой.

FastAPI стал де-факто стандартом для REST API, gRPC используют для высокопроизводительных сценариев. ВМы в основном используем специализированное решение — BentoML, фреймворк для быстрого развертывания API с моделями. 

Для высокопроизводительных сценариев используют gRPC, а TorchServe, TensorFlow Serving и NVIDIA Triton берут на себя специализированное обслуживание моделей с автоматическим масштабированием и версионированием.

Критические метрики просты: задержка ответа, пропускная способность, точность модели и потребление ресурсов. Но есть нюансы. Дрейф модели — когда ваша модель начинает «стареть» из-за изменений в данных — может незаметно убить точность. 

Мониторинг в Magnus Tech решается проверенными инструментами без лишних изысков. Тут ничего нового: Prometheus, Grafana и обычные тесты. Никаких революций, просто надежные решения, которые работают. Специализированные платформы вроде Evidently AI и Arize AI предлагают продвинутое обнаружение дрейфа, но для многих задач хватает и стандартного стека.

Edge computing добавляет свои сложности: TensorFlow Lite, ONNX Runtime и OpenVINO позволяют запускать модели на устройствах с ограниченными ресурсами, но требуют тщательной оптимизации и квантизации моделей. CV на edge особенно требовательно — U-Net для сегментации, EfficientNet для классификации, ConvNeXt как более современная альтернатива ResNet должны помещаться в мегабайты памяти.

Популярные технологические стеки для разных задач и команд

Вот вам жестокая правда о выборе AI стека: нет универсального решения, которое закроет все ваши потребности. Как бы ни хотелось найти один магический набор инструментов, реальность такова, что стартап, который строит чат-бота, и энтерпрайз-гигант, внедряющий ИИ в банковскую систему, живут в параллельных вселенных со своими законами физики.

Давайте разберем семь основных типов стеков и поймем, когда каждый из них становится не просто хорошим выбором, а единственно правильным. 

Дисклеймер: инструменты в «наборах» представляют собой одну из возможных вариаций в рамках такого стека, а не являются единственно правильным выбором или фиксированным шаблоном.

Python AI Stack: там, где PyTorch правит безраздельно

Python AI Stack — это так называемая база. Состав классический, но проверенный: PyTorch/TensorFlow как основа для глубокого обучения, FastAPI для создания производительных API, PostgreSQL для надежного хранения данных, плюс богатая экосистема из scikit-learn для классического ML, OpenCV для компьютерного зрения и Hugging Face для работы с NLP.

Доминирование PyTorch в 2025 году объясняется простой логикой сетевого эффекта: почти все научные сообщества и крупные компании выкладывают модели именно на PyTorch, и если вы хотите использовать предобученную модель, она скорее всего будет написана на этом фреймворке.

Наша команда использует похожий по составу стек для решения широкого спектра задач: классификация изображений, детекция объектов, сегментация, OCR, NLP и это лишь часть списка. Их базовый набор включает Python, scikit-learn и XGBoost для классического машинного обучения, CatBoost для градиентного бустинга, PyTorch для нейросетей, OpenCV и YOLO для компьютерного зрения, Hugging Face для обработки естественного языка. Из более «нетипичных» решений – BentoML и ClearML, о которых мы уже рассказывали ранее. В их случае выбор был определен экспертизой тимлида и доверием к его решениям.

Этот стек отлично подходит исследовательским командам, ML-инженерам, проектам с нестандартными алгоритмами, стартапам в области computer vision и NLP. Но он определенно не лучший выбор для молниеносной разработки MVP или интеграции с legacy enterprise системами на Java.

Modern Full-Stack AI Stack: скорость превыше всего

Next.js + Together AI + TypeScript + Vercel — это стек для тех, кто хочет запустить AI-продукт вчера. В 2025-м он стал выбором номер один для быстрого прототипирования AI-приложений благодаря встроенной AI-интеграции и современной среде разработки.

Секрет эффективности в полной интеграции компонентов расширенной экосистемы. К базовому стеку добавляются: Neon для бессерверного PostgreSQL с автоматическим масштабированием, Prisma для типобезопасной работы с базой данных через ORM, Windsurf как AI-powered IDE и Bolt.ai для быстрого создания приложений через ИИ. Дополните это Tailwind CSS + shadcn/ui для создания современных интерфейсов за минуты, Clerk для enterprise-grade авторизации — и получите готовое к релизу AI-приложение за недели, а не месяцы.

Этот свежий стек революционизирует подход к AI-продуктам благодаря AI-first дизайну — все компоненты изначально спроектированы для работы с AI-возможностями, а не являются надстройкой над существующими решениями. Результат: AI-powered SaaS, интеллектуальные чат-боты, MVP для демонстрации инвесторам можно создавать с невиданной ранее скоростью.

JavaScript AI Stack: когда AI живет в браузере

TensorFlow.js + Node.js + MongoDB — комбинация для тех, кто хочет вынести обработку данных на клиентскую сторону. Этот подход кардинально меняет архитектуру: вместо отправки данных на сервер модель работает прямо в браузере.

Преимущества очевидны: модели функционируют в автономном режиме, снижается нагрузка на серверы, обеспечивается обработка в реальном времени без сетевых задержек, используется единый язык на всех уровнях стека. Но есть и ограничения — производительность зависит от мощности устройства пользователя, размер моделей критично влияет на скорость загрузки страниц, а обучение больших моделей остается проблематичным.

Оптимальные сценарии применения включают интерактивные веб-приложения, где задержка недопустима, обработку медиа-контента в браузере для обеспечения приватности, приложения для удаленных регионов со слабым интернет-соединением.

Enterprise AI Stack: где безопасность важнее скорости

Java Spring Boot + DJL (Deep Java Library) + корпоративные базы данных — выбор организаций, где соответствие требованиям и безопасность не подлежат обсуждению. Enterprise стек проектируется не для красоты демо, а для надежности в условиях строгих корпоративных требований и интеграции с существующими корпоративными системами.

DJL революционизировал возможности машинного обучения в Java-экосистеме, предоставляя нативную интеграцию с PyTorch и TensorFlow моделями без выхода за рамки JVM. Это решает критическую проблему enterprise разработки — необходимость использовать ML в строго типизированной, безопасной среде с возможностью аудита каждой операции.

Преимущества очевидны: проверенные компоненты с многолетней историей использования в критически важных системах, строгая типизация, которая предотвращает runtime ошибки, отличное горизонтальное масштабирование и бесшовная интеграция с ERP, CRM, SCM системами. Этот стек незаменим в банках, страховых компаниях, здравоохранительных системах, государственных проектах с высокими требованиями к безопасности.

Cloud-Native AI Stack: инфраструктура как сервис

AWS SageMaker/Google Vertex AI + управляемые сервисы — набор «перестаньте думать об инфраструктуре и сосредоточьтесь на бизнес-логике». Облачные провайдеры берут на себя все операционные сложности: от обучения моделей до автоматического масштабирования.

Многие команды пока предпочитают собственную инфраструктуру, руководствуясь принципом «пока обходимся тем, что есть». Это рациональный подход — переплачивать за облачные сервисы без острой необходимости действительно нецелесообразно. Но когда нагрузка растет экспоненциально, облачные решения становятся единственным способом избежать операционного коллапса.

Google Vertex AI в 2025-м стал особенно привлекательным благодаря интеграции с data engineering инструментами и end-to-end ML workflows. Возможность использовать управляемый Jupyter notebooks, AutoML для быстрого прототипирования, плюс бесшовная интеграция с BigQuery для работы с большими данными делает этот стек идеальным для стартапов без устоявшейся DevOps команды.

Edge AI Stack: модель в кармане

TensorFlow Lite + Flutter + локальные решения — это ИИ, который работает на смартфонах, IoT устройствах и промышленном оборудовании без подключения к интернету. Здесь каждый килобайт памяти и каждая миллисекунда процессорного времени на счету.

Практический опыт edge-оптимизации показывает, насколько радикальными могут быть решения. У нас был проект по определению скорости автомобилей, где требовалось запускать нейросети на устройстве Nvidia Jetson. Из-за ограничений памяти стандартный подход с PyTorch не подошел. Решение было радикальным: веса сконвертировали в другой формат через TensorRT, весь код переписали так, чтобы PyTorch не нуждался в памяти. 

Такая оптимизация критична для мобильных приложений с AI-функциями, промышленных камер видеонаблюдения, автономных устройств, медицинского оборудования. При этом приходится балансировать между производительностью и автономностью, жертвуя точностью ради скорости. К счастью, современные техники оптимизации позволяют достигать впечатляющих результатов и минимизировать потери. Например, ONNX Runtime и OpenVINO обеспечивают кроссплатформенную оптимизацию для различных типов процессоров и ускорителей.

MLOps Stack: индустриализация машинного обучения

Kubernetes + MLflow + Kubeflow + CI/CD для ML — это переход от кустарного производства моделей к промышленному конвейеру. Когда у вас не одна модель в Jupyter notebook, а десятки моделей в продакшене с различными версиями, нужна серьезная инфраструктура для управления их жизненным циклом.

Процесс перехода от эксперимента к продакшену в современных командах стал более формализованным: после множества экспериментов и достижения приемлемого качества пишется обертка для модели, веса загружаются на ClearML, а в продакшене веса подгружаются напрямую из системы управления версиями. Решение классное за счет простоты обновления: можно провести дополнительные эксперименты, улучшить качество, загрузить новые веса, а бэкэнд автоматически получит доступ к обновленной модели по API.

В нашей команде также активно используют Docker для контейнеризации, а Kubernetes применяют избирательно — только там, где действительно нужна оркестрация. Преимущества Docker такие же, как везде, но особенно важно то, что выбор базового образа позволяет решить вопросы с установкой конкретных версий драйверов CUDA и библиотек в одну строчку.

Современные MLOps платформы развиваются в сторону большей автоматизации. Vertex AI интегрирует data engineering и MLOps в единый рабочий процесс, Arize AI обеспечивает мониторинг моделей в реальном времени с автоматическим обнаружением дрейфа и ухудшения производительности.

Выбор стека: данные важнее архитектуры

Главный урок практического опыта команд заключается в том, что архитектура моделей и выбор конкретных фреймворков влияют на успех проекта значительно меньше, чем качество и количество данных. Хотите лучших результатов — соберите больше данных, а не экспериментируйте с гиперпараметрами до посинения.

Использование больших языковых моделей для генерации синтетических данных кардинально изменило правила игры. Команды берут техническую номенклатуру и просят LLM сгенерировать различные варианты, которые похожи, но отличаются от оригинала. Эвристические подходы уступают место данным, сгенерированными ИИ — LLM позволяют создавать практически бесконечное количество обучающих примеров за минимальную стоимость.

Выбор правильного стека — это стратегическое решение, которое должно учитывать не только технические требования, но и экспертизу команды, временные ограничения проекта и долгосрочные цели продукта. Не гонитесь за модными технологиями — выбирайте то, что работает для ваших конкретных задач и позволяет команде работать максимально продуктивно.

Выбор оптимального стека для вашей задачи и команды

Проблема в том, что большинство команд выбирают стек, ориентируясь на хайп и красивые демо, а не на реальные потребности проекта. А потом удивляются, почему их «современное» решение работает медленнее дедушкиного PostgreSQL.

Что хотим посоветовать:

1. Начните с понимания задачи, а не с выбора инструментов. Первый и самый важный вопрос — не «какой стек самый крутой», а «какую проблему мы решаем и для кого» Создаете ли вы помощника на основе больших языковых моделей, приложение для анализа изображений в реальном времени или корпоративную аналитическую платформу — это кардинально меняет требования к стеку. Критична ли объяснимость решений или главное — производительность? Будут ли модели работать в облаке, на edge-устройствах или в гибридной среде? Ответы на эти вопросы должны определять архитектуру, а не модные технологии.

2. Оценивайте команду реалистично. Лучший стек бесполезен, если ваша команда не может его эффективно использовать. Работает ли команда лучше с Python или Java? Используете ли нишевый фреймворк с малым сообществом разработчиков? Можете ли переобучить сотрудников или придется нанимать специалистов? 

Для команд, только начинающих работу в области машинного обучения, критически важно понимание основ. Даже если вы планируете использовать предобученные модели или API-сервисы, необходимо понимать, что происходит под капотом. Курсы по машинному обучению — это must have, а не nice to have. Одновременно нужно осваивать использование языковых моделей для повышения продуктивности. Успех находится посередине между глубоким пониманием принципов и умением эффективно использовать современные инструменты.

3. Баланс между стабильностью и инновациями — это искусство, а не наука. Стартапы могут позволить себе экспериментировать с последними технологиями, корпорации предпочитают проверенные решения. Но даже в стартапах критически важные компоненты должны быть надежными. Разумная стратегия — применять правило 80/20: основа стека должна состоять из проверенных, стабильных компонентов, а экспериментировать можно с 20% стека, которые не критичны для работы системы. Например, используйте стабильный PyTorch для основных моделей, но экспериментируйте с новыми техниками квантизации или дистилляции в отдельных компонентах.

4. Документация может спасти проект. Опыт множества команд показывает, что техническая сложность — не самая большая проблема ML-проектов. На многих проектах сталкиваешься с ситуацией, когда разработка ведется силами нескольких сотрудников, никто не помнит, как работают чужие части системы, а информация раскидана по системам управления задачами, файлам readme и комментариям в коде. Решение — создание дизайн-документа для каждого нового проекта с четким описанием задач, целей, рисков, метрик и базовых подходов.

5. Планируйте эволюцию с самого начала. AI-стеки не статичны — они должны развиваться вместе с проектом. То, что работает для MVP с тысячей пользователей, может рухнуть при масштабировании до миллиона. Ищите решения, поддерживающие контейнеризацию, распределенное обучение и эффективные движки для инференса. Для стартапов ключевое слово — гибкость, для корпораций — горизонтальная масштабируемость и мониторинг.

6. Безопасность и соответствие требованиям нельзя добавить в конце разработки как дополнительную функцию. AI-решения часто работают с чувствительными пользовательскими данными или попадают под строгое регулирование. Поддерживает ли ваш стек шифрование, контроль доступа, маскирование данных? Соответствует ли он отраслевым стандартам? Что произойдет, если модель выдаст предвзятое или небезопасное решение? Безопасность и управление должны быть встроены в лучшие стеки изначально.

7. Контролируйте расходы с первого дня. ИИ становится дорогим удовольствием очень быстро — особенно когда речь идет о GPU, хранении данных и обучении моделей. Планируйте устойчивость бюджета не только для фазы запуска, но и для долгосрочной эксплуатации. Балансируйте производительность и стоимость, рассматривайте опенсорсные альтернативы платным решениям, выбирайте облачные платформы с детальным контролем над вычислительными ресурсами и биллингом.

8. Планируйте эволюцию с самого начала. Стек, который отлично работает для MVP с тысячей пользователей, может развалиться при миллионе запросов в день. Но это не означает, что нужно изначально строить инфраструктуру для Facebook. Правильная стратегия — заложить возможности для масштабирования без преждевременной оптимизации. Контейнеризация через Docker решает проблемы совместимости и упрощает переход между окружениями. Использование облачных сервисов для пиковых нагрузок позволяет начать с собственной инфраструктуры и постепенно мигрировать в облако по мере роста. API-first подход обеспечивает гибкость в замене отдельных компонентов без переписывания всей системы.

Успешный ИИ-проект — это не про самые крутые технологии, а про правильное решение правильной проблемы правильными инструментами. Все остальное — детали реализации.

К чему готовиться?

Если вы думаете, что AI-стеки перестанут меняться в ближайшие пару лет, то у нас плохие новости. Темп трансформации только ускоряется, и то, что казалось невозможным год назад, уже становится повседневной реальностью разработчиков.

Наши разработчики сходятся во мнении, что будущее — за агентами и автоматизацией, но видят разные аспекты этой трансформации. Кто-то делает акцент на автономности: еще полтора года назад модели могли работать самостоятельно максимум 10-15 минут, сейчас счет идет на часы. Агенты уже умеют планировать задачи, создавать файлы, изменять код и становятся полноценными коллегами — можно поставить задачу в Slack, дать доступ к GitHub, и агент самостоятельно поменяет цвет кнопок, сделает коммит и закроет тикет. 

Другие коллеги смотрят на ситуацию шире: все больше кода будет написано моделями, а люди будут писать промты. Уже сейчас команды активно используют Cursor IDE и подобные инструменты, особенно для визуализации и прототипирования.

Параллельно происходит революция в эффективности и доступности ИИ. AutoML фреймворки встраиваются прямо в MLOps конвейеры, позволяя бизнесу развертывать решения быстрее и с меньшими ресурсами. Edge AI перестает быть экзотикой — компактные языковые модели и энергоэффективные архитектуры делают возможным запуск серьезных задач на мобильных устройствах. Это фундаментальный сдвиг к распределенному интеллекту, подкрепленный растущим фокусом на устойчивость и «зеленые» вычисления.

Одновременно набирают обороты требования к объяснимому AI и инструментам управления моделями — особенно в критически важных областях вроде здравоохранения и финансов. RAG становится стандартом для работы с корпоративными данными, команды планируют внутренние модели для работы с документацией и базами знаний.

В этом новом мире разработчики действительно станут больше похожи на руководителей команд, только вместо людей они будут оркестрировать языковые модели и AI-агенты. Готовы ли ваши стеки к такой трансформации — уже вопрос не технический, а стратегический.