Обучение кастомных моделей

Создание AI-моделей под ваш бизнес

Универсальные AI-модели мощны, но кастомно обученные модели обеспечивают превосходную производительность для ваших специфических кейсов. Разрабатываем и обучаем специализированные AI-модели, понимающие вашу предметную область, данные и бизнес-требования.

Что мы предлагаем

Сервисы дообучения

Оптимизация предобученных моделей под ваши специфические нужды:

• Большие языковые модели: Дообучение GPT, Claude, Llama, Mistral
• Визуальные модели: Классификация изображений, детекция объектов, сегментация
• Мультимодальные модели: Комбинированное понимание текста и изображений
• Специализированные модели: Речь, временные ряды, рекомендательные системы

Разработка кастомных моделей

Создание моделей с нуля при необходимости:

• Дизайн новых архитектур
• Создание предметно-специфичных моделей
• Специализированные embedding-модели
• Кастомные токенизаторы и словари

Инжиниринг данных

Подготовка и оптимизация данных для обучения моделей:

• Сбор и аннотация данных
• Курация и очистка датасетов
• Генерация синтетических данных
• Стратегии аугментации данных

Оптимизация моделей

Обеспечение production-ready производительности:

• Квантизация и сжатие
• Оптимизация инференса
• Мультиплатформенное развёртывание
• Пайплайны непрерывного улучшения

Ключевые преимущества

Превосходная точность
Достижение более высокой производительности на ваших специфических задачах по сравнению с общецелевыми моделями.

Предметная экспертиза
Модели, понимающие вашу отраслевую терминологию, контекст и требования.

Эффективность данных
Лучшие результаты с меньшим количеством данных через transfer learning и умное дообучение.

Оптимизация затрат
Использование меньших, быстрых моделей с лучшей производительностью, чем большие общие модели.

Конкурентное преимущество
Проприетарные AI-возможности, дифференцирующие ваши продукты и сервисы.

Используемые технологии

• Фреймворки: PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face Transformers
• Обучение: DeepSpeed, FSDP, Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• Техники: LoRA, QLoRA, Prefix Tuning, Adapter Layers
• Платформы: AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML, локальная инфраструктура
• MLOps: Weights & Biases, MLflow, DVC, Kubeflow

Подходы к обучению

Полное дообучение

Полная адаптация модели для максимальной кастомизации:

• Обновление всех параметров модели
• Оптимально для значительного domain shift
• Требует существенных вычислительных ресурсов
• Оптимально для критических приложений

Parameter-Efficient Fine-Tuning

Эффективное обучение с минимальными ресурсами:

• LoRA: Low-rank адаптация для эффективного обучения
• QLoRA: Квантизированная LoRA для снижения памяти
• Prefix Tuning: Оптимизация только параметров промпта
• Adapters: Добавление малых обучаемых модулей

Few-Shot обучение

Обучение на ограниченных примерах:

• Эффективно с малыми датасетами
• Быстрая итерация и тестирование
• Снижение затрат на аннотацию
• Быстрые циклы развёртывания

Continual Learning

Поддержание моделей в актуальном состоянии с новыми данными:

• Инкрементальные пайплайны обучения
• Предотвращение катастрофического забывания
• Возможности онлайн-обучения
• Автоматизированные рабочие процессы переобучения

Кейсы использования

Юридические технологии

• Анализ и извлечение из контрактов
• Классификация юридических документов
• Поиск и сопоставление прецедентов
• Проверка соответствия

Здравоохранение и биотех

• Анализ медицинских изображений
• Обработка клинических заметок
• Модели открытия лекарств
• Прогнозирование рисков пациентов

Финансы и страхование

• Системы обнаружения мошенничества
• Оценка кредитных рисков
• Анализ рыночных настроений
• Автоматизация обработки документов

E-commerce и ритейл

• Движки рекомендации товаров
• Системы визуального поиска
• Прогнозирование спроса
• Автоматизация клиентского сервиса

Производство

• Модели обнаружения дефектов
• Предиктивное обслуживание
• Автоматизация контроля качества
• Оптимизация процессов

Наш процесс

1. Требования и оценка данных

   • Определение метрик успеха
   • Оценка доступных данных
   • Идентификация базовых моделей
   • Определение потребностей в ресурсах

2. Подготовка данных

   • Сбор и аннотация данных
   • Создание разбиений обучение/валидация
   • Внедрение аугментации данных
   • Проверки качества

3. Разработка модели

   • Выбор базовых моделей
   • Проектирование стратегии обучения
   • Эксперименты с архитектурами
   • Оптимизация гиперпараметров

4. Обучение и валидация

   • Обучение моделей на ваших данных
   • Валидация производительности
   • Сравнение с базовыми моделями
   • Итерация и улучшение

5. Развёртывание и мониторинг

   • Оптимизация для продакшна
   • Развёртывание в инфраструктуре
   • Настройка мониторинга
   • Установка пайплайна переобучения

Метрики производительности моделей

Отслеживаем и оптимизируем релевантные метрики:

• Метрики точности: Precision, Recall, F1-Score, Accuracy
• Метрики ранжирования: NDCG, MAP, MRR
• Качество генерации: BLEU, ROUGE, Perplexity
• Бизнес-метрики: Стоимость инференса, задержка, пропускная способность
• Предметно-специфичные: Кастомные метрики, согласованные с вашими целями

Инфраструктура обучения

Облачное обучение

• Масштабируемые GPU/TPU ресурсы
• Экономически эффективные spot-инстансы
• Управляемые сервисы обучения
• Мультирегиональное развёртывание

Локальное обучение

• Настройка частной инфраструктуры
• Управление GPU-кластером
• Соответствие приватности данных
• Полный контроль над обучением

Гибридный подход

• Данные остаются локально
• Обучение в безопасном облаке
• Лучшее из двух миров
• Гибкое масштабирование

Результаты работы

Модели

• Обученные веса моделей
• Model cards с метриками производительности
• Код инференса и примеры
• Конфигурации развёртывания

Документация

• Отчёт методологии обучения
• Анализ производительности
• Документация датасета
• API-документация

Инфраструктура

• Пайплайны развёртывания
• Дашборды мониторинга
• Рабочие процессы переобучения
• Настройка контроля версий

Ценовые соображения

Стоимость обучения зависит от:

• Размера и архитектуры модели
• Размера и сложности датасета
• Времени обучения и итераций
• Требований к инфраструктуре
• Потребностей в подготовке данных
• Сложности развёртывания

Начать работу

Готовы создать кастомную AI-модель для вашего бизнеса? Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваши требования, данные и метрики успеха.