Розробка AI-рішень на замовлення
Готові AI-сервіси закривають спільні завдання. Кастомна технологія потрібна, коли завдання специфічне для вашої галузі, дані унікальні або потрібна інтеграція в корпоративну інфраструктуру. Ми проектуємо та будуємо AI-рішення з нуля – від вибору архітектури до production деплою.
Як ми підходимо до завдання
Перше, що ми робимо, — переконуємося, що кастомна розробка справді потрібна. Більшість завдань вирішується донавчанням існуючих моделей або оркестрацією готових API. Власна технологія з нуля виправдана у трьох випадках: унікальні дані, яких немає в публічних датасетах; вимоги до приватності, що унеможливлюють використання cloud API; Специфічні архітектурні вимоги щодо тяжкості або шляхомвиходу.
Що входить у повний цикл розробки
Discovery (1–2 тижні): Аудит даних (обсяг, якість, розмітка), формалізація бізнес-метрики в ML-метрику, аналіз baseline (що дає просте rule-based рішення або SaaS), оцінка реалістичності цільових показників.
Proof of Concept (2–4 тижні): Швидкий експеримент на реальних даних. Якщо базовий PoC не показує достатньої якості, проробляємо чому і що потрібно змінити перед повною розробкою.
Розробка моделі: Вибір архітектури: трансформери (BERT/GPT family, T5), CNN/ResNet для CV, рекурентні для тимчасових рядів, GNN для графових даних. Fine-tuning vs. навчання з нуля. Feature engineering для tabular даних (XGBoost, CatBoost – не все вирішується нейромережами).
MLOps pipeline: Data versioning (DVC), experiment tracking (MLflow/W&B), CI/CD для ML (GitHub Actions + model registry), monitoring у продакшені (drift detection, performance degradation alerts).
Production deployment: FastAPI / Triton Inference Server, Docker + Kubernetes, auto-scaling, A/B testing інфраструктура.
Технологічний стек
| Компонент | Інструменти |
|---|---|
| Фреймворки | PyTorch, TensorFlow, JAX |
| Експерименти | MLflow, Weights & Biases, Optuna |
| Дані | Apache Spark, Pandas, Polars, DVC |
| Деплой | FastAPI, Triton, TorchServe, ONNX |
| Оркестрація | Airflow, Prefect, Dagster |
| Моніторинг | Evidently AI, Grafana, Prometheus |
Типові терміни
| Складність завдання | Discovery+PoC | Повна розробка | Production |
|---|---|---|---|
| Класифікація/регресія | 1-2 тижні. | 4-8 тиж. | 2-3 тижні. |
| NLP (спец. домен) | 2-3 тижні. | 8-16 тиж. | 3-4 тиж. |
| Computer Vision | 2-4 тижні. | 10-20 тиж. | 3-5 тиж. |
| Мультимодальна | 3-4 тижні. | 16-24 тиж. | 4-6 тиж. |
Що ми не робимо
Чи не обіцяємо точність заздалегідь без аналізу даних. Не розпочинаємо розробку без PoC. Не передаємо black-box модель без документації, тестів та можливості перенавчання. Кожен проект завершується передачею вихідних документів, документації та навчанням команди замовника.