Мы перезвоним вам

Закажите обратный звонок, и мы
перезвоним вам в ближайшее время

Нажимая кнопку «Заказать звонок» вы даёте согласие на обработку персональных данных

Обучение нейросетей

Обучение моделей под задачу компании: от проектирования данных и разметки до локального запуска и передачи исходников.

Обучение под задачу

Обучение нейросети начинается не с выбора модной архитектуры, а с понимания бизнес-задачи. Сначала нужно определить, какой сигнал модель должна находить, где этот сигнал появляется в данных, как измерять качество результата и во что этот результат должен превратиться внутри рабочего процесса компании.

Мы можем обучать детектирующие и классифицирующие модели для изображений и производственных событий, строить аналитические модели на данных, готовить решения на базе языковых моделей, эмбеддинга и структурированной базы знаний. Для каждой задачи мы отдельно проектируем состав данных, правила разметки, критерии проверки и способ внедрения.

Отдельный этап посвящён данным: мы помогаем понять, какие материалы собирать, как организовать их получение, какие сценарии размечать отдельно и как подготовить датасет, контрольные выборки и режим проверки качества под реальную эксплуатацию.

В рабочий контур проекта могут входить разметка, обучение и дообучение модели на наших серверах, локальный запуск и передача исходного кода, весов, датасета и рекомендаций по следующему этапу развития.

Заказчик получает основу, которую можно дальше развивать по мере накопления новых данных, появления новых классов объектов и роста требований к качеству.

Команда специалистов обсуждает сбор данных и обучение нейросети для производственной задачи

Что включает проект

Разбор задачи

Формулируем, какой результат нужен бизнесу, какие ограничения есть по данным, инфраструктуре и срокам, и из чего должен состоять проект.

План данных

Определяем, какие данные собирать, в каком объёме, какие случаи считать пограничными и как подготовить материал для обучения.

Разметка

Готовим правила и процесс разметки, чтобы датасет отражал реальные сценарии компании, а не абстрактный учебный пример.

Обучение

Собираем пайплайн обучения, сравниваем варианты моделей, проверяем качество и доводим решение до рабочего уровня.

Локальный запуск

При необходимости готовим исполнение на локальном сервере, отдельном вычислительном узле или в контуре заказчика.

Передача результата

Передаём код, веса, датасет, инструкции и рекомендации по дальнейшему развитию, чтобы решение не оставалось закрытым у подрядчика.

Кому это подходит

Производственным компаниям и службам качества, которым нужно обучить модель для выявления дефектов, отклонений и событий на линии.
Руководителям цифровых, операционных и аналитических направлений, когда требуется классификатор, скоринг или прогноз на основе данных компании.
Бизнесу, который хочет использовать языковые модели, эмбеддинг и поиск по собственным материалам без потери управляемости данных.
Компаниям с требованиями к локальному контуру, передаче исходников, прозрачной инфраструктуре и возможности дальше развивать решение своими силами.

Обсудим обучение нейросети

Опишите задачу, данные и ограничения. Мы разберём, что нужно собирать, как оценивать результат и во что превратится проект по срокам и стоимости.

Когда это нужно

Задача уже понятна на бизнес-уровне, но в компании нет ясного плана, какие данные собирать, как их размечать и как проверить, что модель действительно работает.
Готовый облачный сервис или общая модель не дают нужной точности, потому что не учитывают специфику объекта, процесса, терминологии и реальных сценариев ошибки.
Результат нужно встроить в существующую систему, устройство, локальный сервер или процесс предприятия, а не оставить как отдельный эксперимент.
Важно получить не только демонстрацию, но и передаваемый рабочий результат: код, веса модели, датасет, документацию и основу для следующей итерации.

Какие задачи решаем

Детекция

Обучаем модели для поиска объектов, дефектов, отклонений формы и других визуальных признаков на изображениях и видеопотоке.

Классификация

Строим классификаторы, которые разделяют события, состояния и типы объектов по данным компании и заданным правилам оценки.

Аналитика

Готовим модели для скоринга, прогнозов и прикладной аналитики на табличных данных, если результат должен помогать руководителю принимать решения.

Языковые модели

Настраиваем решения на базе языковых моделей для внутренних помощников, анализа документов, консультационных и сервисных сценариев.

Эмбеддинг

Строим поиск и смысловую навигацию по базе знаний, документам и внутренним материалам, чтобы языковая модель работала на структурированной информации.

Квантизация

Оптимизируем модели под локальное исполнение, уменьшаем требования к ресурсам и готовим стабильный инференс на нужной инфраструктуре.

Локальный контур и передача

Для части проектов мы используем собственную серверную инфраструктуру. Это позволяет спокойно пройти этапы экспериментов, обучения и проверки качества, не заставляя клиента заранее поднимать отдельный исследовательский контур только ради оценки гипотезы.

Такой подход удобен, когда задачу нужно сначала быстро проверить на нашем вычислительном контуре, а уже после подтверждения результата переносить внутрь компании. Это позволяет согласовать архитектуру и требования к качеству до развёртывания отдельной инфраструктуры.

Если нужен локальный запуск, мы переносим решение в контур заказчика, настраиваем инференс, доступы, обмен данными, хранение весов и датасета, а при необходимости выполняем квантизацию модели под доступные ресурсы.

Заказчик получает код, веса, размеченный датасет, инструкции по запуску и рекомендации по следующему этапу, чтобы решение можно было поддерживать и развивать без зависимости от внешнего подрядчика.

Это позволяет компании держать модель, датасет и процесс обновления под собственным контролем, а не зависеть от внешнего исследовательского контура.

Инженер проверяет локальные серверы для обучения и инференса моделей

Интеграции и данные

Документы и знания

Для языковых сценариев и поиска можно использовать регламенты, инструкции, каталоги, переписку, статьи и внутренние базы знаний компании.

Обмен данными

Настраиваем загрузку и выгрузку данных через файлы, хранилища, API и внутренние сервисы, чтобы модель работала в связке с действующей архитектурой.

Локальная инфраструктура

При необходимости разворачиваем обучение и инференс на серверах заказчика или на отдельном выделенном вычислительном узле.

Когда нужен проект на заказ

Критерии качества у каждой компании свои: где-то важнее ранний сигнал по дефекту, где-то точная классификация событий, где-то устойчивый поиск по внутренним знаниям без фантазий модели.
Датасет тоже нельзя брать с потолка. Нужно заранее понять, какие данные собирать, как размечать редкие случаи, какие ошибки допустимы и как связать это с реальным рабочим процессом.
Во многих задачах важны локальное хранение, прозрачные права доступа, возможность перенести решение внутрь компании и не зависеть от чужого облачного продукта.
После первой версии обычно появляются новые классы объектов, дополнительные сценарии, новые источники данных и требования к скорости. Поэтому проект нужно сразу делать как основу для следующего этапа развития.

Что получает заказчик

Понятный план

До полной реализации заказчик получает структуру проекта: какие данные нужны, как проверять качество и из чего будет состоять рабочий результат.

Собственный датасет

Вместе с проектом формируется практический датасет компании, который можно использовать для повторного обучения и развития решения.

Модель под ваши данные

Решение обучается на материале и сценариях компании, поэтому ориентируется на реальные признаки, термины и пограничные случаи.

Связь с процессом

Результат не остаётся лабораторным экспериментом, а встраивается в систему, устройство, отчёт или канал работы, где от него появляется польза.

Локальный контур

Если это важно для безопасности и управляемости, обучение и инференс можно перенести на серверы компании или на выделенную локальную инфраструктуру.

Передаваемый результат

Исходники, веса, датасет и документация остаются у заказчика, поэтому решение можно поддерживать, передавать другой команде и развивать дальше.

Как проходит проект

1 шаг из 6

Разбор задачи

Уточняем, какой именно результат нужен бизнесу, какие есть ограничения по данным, инфраструктуре и срокам, и определяем рабочий состав проекта.

Понимание объёма и ориентиров по стоимости

2 шаг из 6

Проектирование данных

Определяем, какие данные нужны для обучения, как их собирать, какие случаи размечать отдельно и по каким правилам оценивать модель.

План данных и критерии качества

3 шаг из 6

Сбор и разметка

Организуем получение материала, готовим датасет и разметку так, чтобы он отражал реальные сценарии компании, а не учебную абстракцию.

Подготовленный датасет

4 шаг из 6

Обучение и проверка

Обучаем модель, сравниваем варианты, проверяем качество на контрольных выборках и доводим решение до нужного уровня точности и устойчивости.

Проверенная рабочая модель

5 шаг из 6

Оптимизация и внедрение

Готовим инференс, квантизацию, локальный запуск и встраивание результата в нужную систему, устройство или рабочий процесс компании.

Модель встроена в контур работы

6 шаг из 6

Передача результата

Передаём код, веса, датасет, инструкции и рекомендации по следующему этапу, чтобы компания могла использовать и развивать решение дальше.

Передаваемый комплект артефактов

Технологии

Базы данных

  • MySQL
  • SQL Server
  • PostgreSQL
  • Oracle
  • Doctrine

Серверная часть

  • Symfony
  • PHP
  • Python
  • Go
  • RabbitMQ

Клиентская часть

  • Vue.js
  • Nuxt
  • JavaScript
  • Figma
  • WebSocket
  • CSS3HTML5
  • Mercure

ИИ

  • OpenAI
  • DeepSeek
  • YandexGPT
  • Hugging Face
  • Ultralytics

Стандарты

  • PHP-FIG
  • W3C

Проекты

Обсудим вашу задачу?