Интеграция ML-моделей

Мы проводим оптимизацию inference еще на этапе подготовки к production, чтобы минимизировать задержки. После развертывания настраиваем мониторинг и логирование, которые отслеживают производительность в реальном времени. При необходимости быстро вносим улучшения или масштабируем инфраструктуру.

Мы предоставляем полную документацию и настраиваем автоматизацию через CI/CD для ML, чтобы упростить эксплуатацию. Ваша команда получит четкие инструкции по мониторингу и обновлению моделей. Опционально мы предлагаем посттартовую поддержку, если нужна помощь первые месяцы работы.

Мы работаем с основными фреймворками: TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn и другими. Разрабатываем ML API, который изолирует вашу систему от деталей реализации модели. Если модель в экзотическом формате, проведем техническую оценку и предложим оптимальный путь интеграции.

Мы работаем как с готовыми моделями, так и разрабатываем кастомные решения — это зависит от ваших задач. Если модель уже обучена и показывает нужную точность, мы сразу начнем с интеграции и MLOps. Если нужны доработки, проведем анализ требований и согласуем дальнейший путь с вами.

Цена складывается из анализа архитектуры, разработки API для модели, оптимизации, контейнеризации в Docker и настройки CI/CD. Обычно мы предлагаем фиксированный бюджет на основе техспецификации или time-and-materials для экспериментальных проектов. После первичной консультации дадим детальный расчет с разбивкой по этапам.

Вы получите production-готовую систему с ML-моделью, развернутую в Docker-контейнере с автоматизированным CI/CD. К ней прилагается подробная документация, настроенный мониторинг и логирование для отслеживания работы в production. Вся система будет готова к масштабированию и обновлениям моделей.