К2 НейроТех добавил Langflow в ML-платформу для быстрой разработки решений на LLM

К2 НейроТех расширил возможности облачной ML-платформы, представленной в сентябре 2025 года, дополнив экосистему low-code инструментом Langflow. Интеграция стала ответом на растущий запрос рынка на сервисную модель предоставления ML-мощностей. Она позволяет компаниям минимизировать затраты на развертывание собственной инфраструктуры и сконцентрироваться на реализации бизнес-задач.

Интегрированная платформа Langflow представляет собой среду для визуального проектирования сложных конвейеров обработки данных с использованием больших языковых моделей (LLM). Этот программный комплекс обеспечивает ускоренное создание прототипов AI-решений и промышленное развертывание интеллектуальных систем, включая RAG-архитектуры, диалоговые агенты и чат-боты. Система визуализирует логику работы алгоритмов, делая процессы прозрачными и понятными для всех участников проекта. Поддержка интеграций с LLM, векторными базами данных и внешними API позволяет без разрыва переходить от экспериментов к промышленной эксплуатации.

Вячеслав Дегтярев, менеджер продукта К2 НейроТех, отметил: «Для нашей ML-платформы интеграция Langflow – стратегический шаг, который закрывает ключевую потребность бизнеса в ускоренной разработке AI-продуктов. Теперь заказчики получают готовую MLOps-среду для работы не только с классическим ML, но и с передовыми LLM. Low-code позволяет бизнес-командам самостоятельно создавать, тестировать и внедрять решения на основе больших языковых моделей, что на порядок снижает порог входа в технологии AI и сокращает время выхода решения на рынок».

Михаил Воронин, менеджер продукта GPUaaS K2 Cloud, подчеркнул: «Для нас, как для облачного провайдера, эта интеграция — логичное и долгожданное развитие нашей экосистемы услуг для ИИ. Мы предоставляем клиентам не просто виртуальные машины с мощными GPU, а готовую среду для инноваций. Теперь заказчик может быстро развернуть Langflow и получить сквозной рабочий цикл: от визуального прототипирования LLM-решений на low-code платформе до их промышленного запуска на производительной и масштабируемой инфраструктуре. Это значительно сокращает Time-to-Market и позволяет бизнесу сосредоточиться на сути своих задач, а не на сложностях администрирования железа».