ШІ ТА МАШИННЕ НАВЧАННЯ

Функції ШІ для мобільних додатків.

Допомагаємо обрати й реалізувати функції на основі машинного навчання, мовних моделей і комп’ютерного зору. Визначаємо, що обробляти на пристрої, а що на сервері, та перевіряємо якість на даних вашого продукту.

Почати проєктНаші проєкти
pk@developer: ~/ai-ml

$ ls ./deliverables

Що входить у послугу «ШІ та машинне навчання».

Дизайнери й інженери працюють над погодженим обсягом. Нижче наведено основні завдання, з якими можемо допомогти.

ML на пристрої

Інтегруємо Core ML і TensorFlow Lite для виконання моделей на пристрої. Це дає змогу обробляти дані локально, без надсилання на сервер.

Мовні моделі

Створюємо асистентів, пошук, підсумовування текстів і агентні сценарії на основі LLM. Додаємо перевірки відповідей, оцінювання якості та контроль витрат.

Комп’ютерний зір

Реалізуємо виявлення й класифікацію об’єктів, розпізнавання тексту та відстеження для AR. Перевіряємо роботу на даних із реальних умов.

Підготовка та впровадження моделей

Навчаємо, конвертуємо й квантуємо моделі, готуємо їх до роботи на цільових пристроях.

Приватність і безпека

За можливості обробляємо дані на пристрої, обмежуємо їх збирання та додаємо перевірки для сценаріїв використання ШІ.

Оцінювання та моніторинг

Вимірюємо якість після запуску й відстежуємо її зміни, зокрема коли вхідні дані відрізняються від навчальних.

$ ./build --steps

Як організовуємо роботу.

Узгоджуємо завдання й показуємо результати кожного етапу. Ви знаєте, що вже готово та що заплановано далі.

  1. Завдання й можливості

    Визначаємо, яку проблему має вирішити ШІ та як оцінити результат. Перевіряємо, чи підходять доступні моделі й дані.

  2. Перевірка моделі

    Тестуємо модель на реальних даних до інтеграції в основний продукт.

  3. Розподіл обробки даних

    Визначаємо, які обчислення виконувати на пристрої, а які в хмарі. Інтегруємо модель у застосунок.

  4. Якість і контроль

    Готуємо набори для оцінювання, перевірки відповідей та обмеження витрат на мовні моделі.

  5. Реліз і моніторинг

    Запускаємо функцію, відстежуємо якість у реальних сценаріях і вдосконалюємо модель за результатами.

$ cat stack.json

Технології та інструменти.

  • Core ML
  • TensorFlow Lite
  • PyTorch
  • ONNX
  • Vision
  • Create ML
  • OpenAI API
  • RAG

$ pk --outcomes

На чому зосереджуємося.

pk@developer: ~ $ pk --outcomes ai-ml

На пристрої

локальна обробка з урахуванням швидкодії

Оцінювання якості

перевірки до запуску й після нього

Контроль витрат

облік і обмеження використання LLM

$ man ai-ml

Питання та відповіді.

AI на пристрої розглядаємо, коли важливі приватність, робота без інтернету або швидка відповідь. Хмарна обробка може підійти моделям, які завеликі для пристрою чи потребують частих оновлень. За потреби поєднуємо обидва підходи.

Готуємо набори прикладів для оцінювання результатів, додаємо обмеження й запасні сценарії на випадок помилки та відстежуємо роботу функції після запуску. Це допомагає знаходити збої й визначати, що потрібно покращити.

Використовуємо кешування, менші моделі для простих завдань і ліміти використання. Також оптимізуємо промпти та пошук даних і перевіряємо вартість роботи функції перед масштабуванням.

Спочатку розглядаємо обробку на пристрої та мінімізацію даних, потрібних функції. Пояснюємо, які дані залишають пристрій і навіщо, якщо передавання потрібне. Так ви розумієте, як із даними працюватиме запропоноване рішення.

$ ls ../related

Мобільні додатки

Додатки для смартгодинників

IoT та підключені пристрої

$ ./start_project --service ai

Обговорімо
ваш проєкт.

Розкажіть про завдання. Запропонуємо план роботи, строки й оцінку вартості.

Почати проєктУсі послуги