Розробка кастомного нейромережевого рішення
Нейромережі — правильний інструмент для неструктурованих даних (зображення, текст, аудіо, відео) та для задач з високою нелінійністю, де традиційні ML-методи досягають межі. Ми проектуємо архітектури, навчаємо та розгортаємо нейромережі для конкретних бізнес-задач.
Архітектурний вибір
Архітектура визначається типом даних та задачею:
Трансформери — текст, мультимодальні дані, довгі послідовності. BERT-family для розуміння, GPT-family для генерації. Vision Transformer (ViT) конкурує з CNN на ImageNet при достатньому обсязі даних.
Convolutional Networks — зображення та відео. EfficientNet, ConvNeXt, ResNet для класифікації/детекції. YOLO-family для real-time object detection. U-Net для сегментації.
Recurrent / State Space Models — часові ряди з довгими залежностями. LSTM, GRU — класика. Mamba (SSM) — нове покоління з лінійною складністю за довжиною послідовності.
Graph Neural Networks — молекули, соціальні мережі, рекомендаційні системи з явною структурою зв'язків. GCN, GAT, GraphSAGE.
Diffusion Models — генерація зображень, аудіо, 3D. DDPM, DDIM, flow matching.
Навчання
Transfer Learning — fine-tuning передобучених моделей ефективніше навчання з нуля в 90% випадків. Вимоги до даних знижуються в 10–100 разів.
Fine-tuning стратегії: Full fine-tuning (>10K прикладів), LoRA/QLoRA (100–10K прикладів), Prompt Tuning / Prefix Tuning (<<100 прикладів), zero-shot з правильним промптингом.
Regularization: Dropout, Label Smoothing, Mixup, CutMix, stochastic depth — вибір залежить від типу даних та розміру моделі.
Distributed Training: DDP (DistributedDataParallel) для multi-GPU. DeepSpeed ZeRO для моделей, що не вміщуються в одну GPU. FSDP (Fully Sharded Data Parallel) як альтернатива.
Оптимізація inference
Навчання — половина роботи. Production потребує:
- Quantization: INT8 (post-training або QAT), INT4 (bitsandbytes, GPTQ). Прискорення 2–4x при мінімальній втраті якості
- Pruning: structured pruning для архітектурної компактності
- Knowledge Distillation: навчання малої моделі на знаннях великої (BERT → TinyBERT: 7.5x швидше, 96% якості)
- ONNX + TensorRT: компіляція для максимальної throughput на NVIDIA GPU
Типові проекти
| Задача | Архітектура | Час навчання (A100) |
|---|---|---|
| Image Classification (1000 класів) | EfficientNet-B4 fine-tune | 2–8 г |
| NER для спеціалізованої домену | BERT-base + CRF head | 4–12 г |
| Time Series Anomaly Detection | Transformer + reconstruction | 6–24 г |
| Custom Object Detection | YOLOv8 fine-tune | 4–16 г |
| Domain-specific LLM | LLaMA 3 8B LoRA | 10–48 г |
Доставка
Навчена модель в ONNX/TorchScript + inference endpoint + документація + training pipeline для переобучення на нових даних. Відтворюваність через DVC + MLflow.