PyTorch решения
Используйте этот популярный опенсорсный фреймворк от Meta для создания и обучения нейронных сетей

Наши услуги по разработке на PyTorch
Разработка кастомных AI и ML-моделей
WEZOM специализируется на создании решений на базе искусственного интеллекта и машинного обучения с использованием PyTorch, полностью адаптированных под потребности вашего бизнеса. Помимо построения индивидуальной архитектуры, мы обучаем модели на ваших датасетах и учитываем отраслевую специфику.
Проектирование и оптимизация архитектуры глубокого обучения
Наша команда разрабатывает архитектуры нейронных сетей на PyTorch для задач прогнозирования, компьютерного зрения и NLP. Мы всегда учитываем среду, где будет работать система, что снижает затраты вычислительных ресурсов и делает её готовой к масштабированию.
Интеграция PyTorch в существующие системы
Мы интегрируем новые решения в корпоративные платформы (CRM, ERP, мобильные приложения и специализированные системы). Это позволяет автоматизировать бизнес-операции сквозным образом.
Деплой моделей и масштабирование
Мы берем на себя полный цикл развертывания: настройку инференса на локальных серверах или в облаке, балансировку нагрузки, создание API для интеграции с другими сервисами. С самого начала мы проектируем масштабируемую систему, способную выдерживать рост нагрузки.
Тюнинг производительности и GPU-оптимизация
WEZOM оптимизирует проекты через квантизацию, прунинг, TorchScript и ONNX, настраивает mixed precision training. Наши инженеры работают с CUDA и GPU-оптимизациями для сокращения времени обучения и обеспечения инференса на мобильных и edge-устройствах.
Исследования и прототипирование на PyTorch
Чтобы проверить бизнес-идею, мы создаем AI-прототипы с использованием встроенных инструментов data science. Это помогает оценить потенциал продукта и показать инвесторам его ценность. Эту услугу чаще всего выбирают стартапы и проекты с экспериментальными моделями.
Актуальные кейсы
Почему выбирают PyTorch
Это одна из ведущих платформ для разработки решений в сфере искусственного интеллекта и глубокого обучения, которая благодаря своим мощным возможностям трансформирует экспериментальные AI-решения в готовые к использованию бизнес-продукты.
Гибкие и динамичные вычислительные графы, позволяющие разработчикам быстро тестировать решения, изменять их архитектуру «на лету», а затем адаптировать под новые задачи (масштабирование, новые сценарии использования, перенос в облако или на локальные серверы и обратно).
Высокая производительность для моделей глубокого обучения благодаря ускорению на GPU и интеграции с библиотеками вроде CUDA. Это сокращает время тренировки AI-моделей и положительно влияет на их инференс.
Сильное сообщество и поддержка экосистемы, способствующие появлению новых библиотек и инструментов. Это также обеспечивает доступ к большому количеству готовых примеров, что сокращает время на реализацию даже сложных проектов.
Фреймворк изначально создан для экосистемы Python, поэтому он легко интегрируется с ML-библиотеками вроде NumPy, Pandas, Scikit-learn, ONNX и Hugging Face, которые предлагают множество готовых решений для любых ML/DL-задач.
Обсудим проект
Что говорят клиенты
Наша задача заключалась в создании нового сайта способного увеличить количество заявок. Wezom очень качественно и эффективно ее реализовал. Сайт стал профессиональней, удобней, интерактивней, и быстрее. Уровень коммуникации и качество организации очень впечатляет. У нас был свой ПМ который контролировал весь процесс разработки и даже в случаях где что-то шло не так, привлекался глава проекта для и быстро решал все проблемы.
WEZOM разработал мобильное приложение для автосалона. Приложение, которое позволяет пользователям записываться на техническое обслуживание, получать консультации, просматривать историю обслуживания своего автомобиля и координировать встречи. Приложение значительно уменьшило количество звонков, которые мы получали, чтобы записаться на обслуживание; 17% запросов на автосервис осуществляются через приложение. WEZOM придерживался всех дедлайнов, хорошо реагировал на потребности и предлагал улучшения решений. Их проактивная коммуникация выделяется.
Работа с WEZOM над нашим проектом по разработке CRM была поистине исключительным опытом. С самого начала их команда продемонстрировала высокий уровень профессионализма, опыта и преданности своему делу. Они нашли время, чтобы понять наши конкретные требования и цели, и превратили их в индивидуальное CRM-решение, которое превзошло наши ожидания. На протяжении всего проекта WEZOM поддерживал прозрачное общение, регулярно предоставлял обновления и оперативно решал любые проблемы. Их приверженность достижению высококачественных результатов была очевидна в каждом аспекте проекта.
Valeriy Fomenko
Valeriy Fomenko
Консультант по программному обеспечению и дизайну, Peiko
Частые вопросы
Наши эксперты подберут самое эффективное решение
Для чего используют PyTorch?
Для распознавания объектов, сегментации изображений, анализа видео, обработки естественного языка, чат-ботов, автоперевода, генерации изображений/музыки/текстов и других задач. Он универсален и подходит как для исследовательского ПО, так и для масштабируемых коммерческих решений.
Почему выбрать PyTorch вместо TensorFlow?
TensorFlow долгое время был лидером, но PyTorch завоевал популярность благодаря более простому синтаксису, гибким динамическим графам и улучшенной интеграции с Hugging Face, OpenAI и ONNX.
Можно ли оптимизировать существующие модели с помощью PyTorch?
Да, мы переносим проекты на PyTorch, если он оптимален. Чаще всего это помогает ускорить работу и снизить потребление ресурсов (актуально для мобильных и edge-систем).
Предоставляете ли вы полный цикл разработки на PyTorch?
Да, мы сопровождаем клиентов на всех этапах: от сбора и аннотации данных до разработки, обучения, деплоя и дальнейшей оптимизации/ретренинга.
Подходит ли PyTorch для корпоративных AI-решений?
Да, благодаря масштабируемости, работе с большими данными и интеграциям. PyTorch используют Meta, OpenAI, Tesla, Microsoft и другие лидеры индустрии.
Сколько времени занимает создание модели на PyTorch?
Зависит от сложности: простой прототип — несколько недель, крупные системы с большими датасетами и множеством интеграций — от 6 месяцев и дольше.
Какие отрасли чаще всего внедряют PyTorch?
Финансы (детекция мошенничества, прогноз рисков), медицина (анализ снимков, диагностика), ритейл и e-commerce (рекомендации, аналитика поведения покупателей), логистика и производство.
Возможно ли обучение моделей PyTorch в облаке?
Да, мы настраиваем тренинг и деплой в облачных средах (AWS Sagemaker, GCP Vertex AI, Azure ML), что обеспечивает масштабирование и снижает расходы на инфраструктуру.
Поддерживает ли PyTorch компьютерное зрение и NLP?
Да, через библиотеки TorchVision, TorchText и Hugging Face Transformers.
Какие преимущества PyTorch для стартапов?
Простой синтаксис, быстрый цикл прототипирования и возможность масштабирования MVP в полноценный продукт. Стартапы получают шанс быстрее проверить гипотезы на рынке и обогнать конкурентов.

Получите детальное и понятное коммерческое предложение
Трансформируем
ваш бизнес!
ваш бизнес!
Киев
г. Киев, ул. Андрея Верхогляда, 2а, оф. 440 (секция 2, этаж 23)
0 800 755 007
Бесплатно по Украине
@Написать
Пишите, договоримся!






