Разработка нейросетевых решений на заказ
Нейросети — правильный инструмент для неструктурированных данных (изображения, текст, аудио, видео) и для задач с высокой нелинейностью, где традиционные ML-методы достигают потолка. Мы проектируем архитектуры, обучаем и деплоим нейросети для конкретных бизнес-задач.
Архитектурный выбор
Архитектура определяется типом данных и задачи:
Трансформеры — текст, мультимодальные данные, длинные последовательности. BERT-family для понимания, GPT-family для генерации. Vision Transformer (ViT) конкурирует с CNN на ImageNet при достаточном объёме данных.
Convolutional Networks — изображения и видео. EfficientNet, ConvNeXt, ResNet для classification/detection. YOLO-family для real-time object detection. U-Net для segmentation.
Recurrent / State Space Models — временные ряды с длинными зависимостями. LSTM, GRU — классика. Mamba (SSM) — новое поколение с линейной сложностью по длине последовательности.
Graph Neural Networks — молекулы, социальные сети, рекомендательные системы с явной структурой связей. GCN, GAT, GraphSAGE.
Diffusion Models — генерация изображений, аудио, 3D. DDPM, DDIM, flow matching.
Обучение
Transfer Learning — дообучение предобученных моделей эффективнее обучения с нуля в 90% случаев. Требования к данным снижаются в 10–100 раз.
Fine-tuning стратегии: Full fine-tuning (>10K примеров), LoRA/QLoRA (100–10K примеров), Prompt Tuning / Prefix Tuning (<<100 примеров), zero-shot с правильным промптингом.
Regularization: Dropout, Label Smoothing, Mixup, CutMix, стохастическая глубина — выбор зависит от типа данных и размера модели.
Distributed Training: DDP (DistributedDataParallel) для multi-GPU. DeepSpeed ZeRO для моделей, не помещающихся в одну GPU. FSDP (Fully Sharded Data Parallel) как альтернатива.
Оптимизация inference
Обучение — половина дела. Production требует:
- Quantization: INT8 (post-training или QAT), INT4 (bitsandbytes, GPTQ). Ускорение 2–4x при минимальной потере качества
- Pruning: structured pruning для архитектурной компактности
- Knowledge Distillation: обучение маленькой модели на знаниях большой (BERT → TinyBERT: 7.5x быстрее, 96% качества)
- ONNX + TensorRT: компиляция для максимальной throughput на NVIDIA GPU
Типовые проекты
| Задача | Архитектура | Время обучения (A100) |
|---|---|---|
| Image classification (1000 классов) | EfficientNet-B4 fine-tune | 2–8 ч |
| NER для специализированного домена | BERT-base + CRF head | 4–12 ч |
| Time series anomaly detection | Transformer + reconstruction | 6–24 ч |
| Custom object detection | YOLOv8 fine-tune | 4–16 ч |
| Domain-specific LLM | LLaMA 3 8B LoRA | 10–48 ч |
Delivery
Обученная модель в ONNX/TorchScript + inference endpoint + документация + обучающий pipeline для переобучения на новых данных. Воспроизводимость через DVC + MLflow.