AI Solutions
DML (Deep Learning & Machine Learning)
Обучение, дообучение (fine-tuning) и GPU-инференс моделей под узкие отраслевые задачи, компьютерное зрение и предиктивную аналитику.
- 96%+
- F1-score точности кастомных моделей
- 4x
- Ускорение инференса за счет квантования
- 99.9%
- Uptime высоконагруженных ML-пайплайнов
Сталкиваетесь с этими проблемами?
Высокая стоимость и задержки инференса тяжелых моделей
Запуск исходных нейросетей требует огромных вычислительных ресурсов GPU, что делает масштабирование экономически невыгодным.
Решение
Оптимизируем веса моделей методами квантования (INT8/INT4), прунинга и разворачиваем через высокопроизводительные движки vLLM и TensorRT.
Нехватка размеченных данных для кастомных задач
Коробочные AI-сервисы не понимают узкоспециализированные сценарии, а ручная разметка миллионов сэмплов стоит слишком дорого.
Решение
Применяем техники LoRA/QLoRA дообучения, синтетическую генерацию данных и полуавтоматические пайплайны валидации датасетов.