PyTorch рішення

TensorFlow багато років поспіль залишався одним з найкращих фреймворків глибинного навчання, однак PyTorch завоював прихильність розробників завдяки простішому синтаксису, гнучкішому підходу до побудови моделей, й динамічним обчислювальним графам. Також, на відміну від TensorFlow, його суперник може похизуватися поліпшеною інтеграцією з бібліотеками Hugging Face, OpenAI та ONNX.

Так, для оптимізації моделей з PyTorch, ми переносимо на нього існуючі проєкти – а саме, якщо розуміємо, що він є оптимальним вибором. Частіш за все, він допомагає з оптимізацією швидкодії та скороченням споживання ресурсів (що може бути потрібно для розгортання системи на мобільних пристроях та edge-системах).

Так, ми супроводжуватимемо вас на кожному етапі, починаючи зі збору та анотації даних до розробки рішення, його тренування, розгортання й подальшої підтримки/оптимізації/ретренінгу.

Так, адже цей фреймворк, завдяки своїй придатності до обробки великих даних, масштабуванню та чисельним інтеграціям, вже давно використовується провідними компаніями світу на кшталт Meta, OpenAI, Tesla та Microsoft при розробці пропрієтарного та промислового ПЗ.

Тривалість залежить від складності. Наприклад, простий прототип може бути готовий за кілька тижнів, в той час, як AI-розробка на PyTorch для масштабних систем, що потребують тренування на великих датасетах та складних, чисельних інтеграцій, часто вимагає 6 місяців і більше.

Найчастіше запити на кастомні рішення на PyTorch надходять із фінансового сектору – тут він буде корисним для автоматичного виявлення шахрайства та прогнозування ризиків. Крім цього, фреймворк може використовуватися медичними закладами для впровадження рішень з аналізу медичних знімків та діагностики, а також – представниками роздрібної торгівлі та e-commerce, задля персоналізованих рекомендацій та/або аналітики поведінки покупців. Нарешті, саме за допомогою цього рішення ми запустили не одну систему для логістичних компаній та виробництва.

Так, ми налаштовуємо тренування рішень та розгортаємо їх у хмарних середовищах, що надає безпрецедентне масштабування зі скороченням витрат на підтримку інфраструктури. Зокрема цей фреймворк може використовуватися з AWS Sagemaker, GCP Vertex AI або Azure ML.

Так, для цього розробники просто підключають готові бібліотеки на кшталт TorchVision, TorchText та Hugging Face Transformers – саме вони надають доступ до найпотужніших моделей.

Стартапам послуги з розробки на PyTorch надають багато переваг: оскільки він має простий синтаксис, його можна використовувати для швидкого дослідження та прототипування. Це значить, що розробка MVP триватиме якнайменше. Завдяки цьому, стартапи зможуть тестувати свої концепції на реальних авдиторіях, випереджаючи конкурентів; що більше, згодом той самий фреймворк забезпечить масштабування MVP у повноцінний продукт.