​​​Как сократить время деплоя алгоритмов с двух месяцев до двух дней? Датасайентисты Контура знают ответ на этот вопрос. Решая задачи с определением проблемы пользователя по обращению в чате или классификацией банковских транзакций по персональным категориям, инженерам снова и снова приходилось сталкиваться с трудностями в процессе вывода моделей на продакшен. Так начиналась история формирования культуры MLOps в Контуре и работа над собственными решениями в этой области. Об одном из таких решений мы и хотим вам сегодня рассказать: vektonn.io — это высокопроизводительная векторная поисковая система для ваших приложений в области анализа данных. vektonn.io помогает управлять жизненным циклом векторов и радикально сокращает время вывода моделей в продакшен. Именно его использование помогло датасайентистам Контура сократить время деплоя алгоритмов с нескольких недель до считанных дней. Особенности vektonn.io — обеспечивает поддержку как плотных, так и разреженных векторов — поддерживает точные и приближенные алгоритмы kNN (AkNN) — предоставляет масштабируемую архитектуру для  обработки данных объемом в сотни ГБ — обеспечивает хранение и версионирование моделей и датасетов — распространяется бесплатно и находится под лицензией Apache, поэтому вы можете бесплатно и свободно использовать его в коммерческих целях — на практике доказал свою эффективность, существенно сокращая time-to-market моделей — является open source проектом и потому вы сможете присоединиться к его развитию Узнать подробности о проекте и приступить к работе можно на сайте — https://vektonn.io Документация, примеры и quick start — https://vektonn.github.io/vektonn/ Обсудить вопросы MLOps или задать вопросы про Vektonn можно в  сообществе — https://t.me/vektonn