Разработка ИИ
Создаём нейросети и ML-модели под задачи заказчика. От предиктивной аналитики до компьютерного зрения. Полный цикл разработки: проектирование, обучение, развёртывание, поддержка.
Направления разработки
Состав стека и архитектура подбираются под задачу. Не навязываем нейросеть там, где достаточно классического ML, и не выбираем технологию по моде — только по характеру данных и требованиям к точности.
Нейросети под заказчика
Проектирование и обучение архитектур под конкретную задачу: классификация, регрессия, генерация, эмбеддинги. От постановки задачи до развёртывания в промышленную эксплуатацию.
Предиктивные модели
Математические модели для прогнозирования: временные ряды, спрос, отток, отказы оборудования. Классическое ML и нейросетевые подходы, выбор под задачу и доступные данные.
Компьютерное зрение (CV)
Детекция объектов, сегментация, распознавание, трекинг. Обработка изображений и видео в реальном времени: от инспекции на производстве до анализа медийного контента.
Отраслевые стандарты
Работаем с актуальными архитектурами и фреймворками. NLP, CV, табличные данные, speech-to-text, рекомендательные системы. Подбираем подходящий стек под задачу и ограничения заказчика.
Подход к разработке
Каждый проект начинается с разбора задачи и данных. Выбор метода определяется характером данных, требованиями к точности, доступной инфраструктурой и ограничениями по латентности. Модель проходит в продакшен только после подтверждения эффекта на отложенной выборке.
Постановка задачи
Разбор данных, метрик успеха и ограничений. Формулируем, что именно должна делать модель, какими данными располагаем и какие метрики определяют «хорошо». Без этого этапа разработка превращается в подбор архитектуры вслепую.
Проектирование архитектуры
Выбор метода под задачу: классическое ML, нейросеть или гибрид. Подбор фреймворка и архитектуры (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost), оценка требований к инфраструктуре и латентности. Решение принимается по данным, а не по моде на технологию.
Обучение и валидация
Кросс-валидация, подбор гиперпараметров, отслеживание метрик на каждом эксперименте. A/B-сравнение с бейзлайнами и действующими решениями. Модель проходит в продакшен только после подтверждения эффекта на отложенной выборке.
Развёртывание и поддержка
Интеграция через API в существующие системы, мониторинг качества и стоимости инференса в LangFuse. Дообучение при дрейфе данных, версионирование моделей и воспроизводимость результатов.
Этапы работы
На каждом этапе работаем с метриками, зафиксированными на старте. Стоимость формируется после аудита — мы не называем «цену за модель» без понимания задачи, это всегда оценка под конкретный контекст.
Аудит
Карта кандидатов на разработку, оценка качества и объёма данных, базовые метрики. Рабочий документ, на основе которого принимается решение о пилоте.
Пилот
Рабочая модель на одном процессе с замером эффекта относительно бейзлайна. Не демо для презентации, а решение одной конкретной задачи в реальных данных.
Масштабирование
Расширение на смежные задачи, подключение новых источников данных, доработка пайплайнов и интеграций. Наблюдаемость и дообучение в промышленной эксплуатации.
Частые вопросы
Чем разработка отличается от интеграции?
Интеграция подключает существующие модели к бизнес-процессам: LLM через API, сторонние сервисы, действующие пайплайны. Разработка создаёт модель под задачу заказчика с нуля или на базе open-weights: собственные веса, своя архитектура, своя инфраструктура обучения и инференса. Разработка оправдана, когда доступные на рынке модели не дают нужной точности, работают со специфичными данными или требуют полного контроля над моделью.
Какие данные нужны для обучения?
Зависит от задачи. Для классификации и регрессии - размеченная выборка примеров с целевой переменной. Для CV - изображения или видео с разметкой (боксы, маски, ключевые точки). Для NLP - тексты с метками или парами «вопрос-ответ». Минимальный объём определяется сложностью задачи и качеством данных: иногда достаточно нескольких тысяч примеров, иногда нужны миллионы. На этапе аудита мы оцениваем, достаточно ли данных, и при необходимости проектируем синтетическую генерацию или разметку.
Развёртывание локально или в облаке?
Оба варианта, часто - гибрид. Локальное развёртывание на железе заказчика даёт полный контроль над данными и предсказуемую стоимость, подходит для чувствительных задач. Облачное (Яндекс Cloud, Selectel) - быстрый старт и масштабирование под пиковую нагрузку без закупки GPU. Гибрид: чувствительные данные локально, масштабируемые задачи в облаке, единый API-слой с маршрутизацией по политикам. Решение принимается под задачу и ограничения заказчика.
Поддержка после запуска?
Да. Модель в промышленной эксплуатации не статична: данные дрейфят, требования меняются, появляются новые классы объектов. Мы ведём мониторинг качества и стоимости инференса в LangFuse, проводим дообучение при падении метрик, версионирование моделей для воспроизводимости. Состав поддержки фиксируется на этапе аудита - от разовых доработок до постоянного сопровождения.
Готовы обсудить задачу?
Опишите задачу — предложим архитектуру и стек под ваши данные.
ООО «Когнифай» · Санкт-Петербург, Россия