Розробка AI-рішень

Аналізуємо бізнес-задачу та доступні дані. Визначаємо, який підхід ML/AI дасть максимальний ефект. Оцінюємо якість даних, формулюємо метрики успіху та критерії приймання. Результат — технічне завдання з чіткими межами scope.

Будуємо мінімальну працюючу модель на реальних даних. Перевіряємо гіпотезу: чи досяжні цільові метрики? PoC показує, чи варто інвестувати в повноцінну розробку, та знижує ризики до початку основного етапу.

Проектуємо архітектуру, підбираємо та навчаємо модель. Feature engineering, експерименти з гіперпараметрами, крос-валідація. Версіонуємо дані та експерименти через MLflow/DVC. Підсумок — модель, що пройшла всі acceptance-тести.

Обгортаємо модель у production-ready сервіс: REST/gRPC API, контейнеризація (Docker/K8s), налаштування інференс-сервера (vLLM, Triton, TorchServe). Інтегруємо з системами замовника, налаштовуємо CI/CD пайплайн.

Налаштовуємо моніторинг метрик моделі в production: data drift, prediction drift, латентність, throughput. Автоматичні алерти при деградації якості. A/B-тестування нових версій моделі з canary-деплоєм.

Перенавчаємо моделі на свіжих даних, додаємо нові фічі, масштабуємо інфраструктуру. Передаємо знання команді замовника: документація, runbook, навчання. Забезпечуємо SLA та оперативну підтримку.