PyTorch рішення
Залучіть цей популярний опенсорсний фреймворк від Meta для створення та навчання нейронних мереж
Наші послуги з розробки на PyTorch
Розробка кастомних AI та ML-моделей
WEZOM спеціалізується на створенні кастомних рішень на базі штучного інтелекту та машинного навчання на PyTorch, повністю адаптуючи їх під потреби саме вашого бізнесу. Окрім побудови індивідуальної архітектури, ми тренуємо їх на ваших датасетах та враховуємо доменні особливості.
Проєктування й оптимізація архітектури глибинного навчання
Наша команда з глибинного навчання з PyTorch створює архітектури нейронних мереж, адаптовані під різноманітні задачі з систем прогнозування, комп'ютерного зору та NLP. Ми завжди враховуємо середовище, де працюватиме система, що дозволяє скоротити витрати обчислювальних ресурсів та зробити її готовою для масштабування.
Інтеграція PyTorch у наявні системи
Ми інтегруємо новостворені системи в корпоративні платформи, що ви вже використовуєте, включаючи CRM, ERP, а також специфічніші системи та додатки (у тому числі – мобільні). Завдяки цьому, ви отримаєте інструмент, який зможе забезпечити наскрізну автоматизацію ваших бізнес-операцій.
Деплоймент моделей та рішення для масштабування
Ми беремо на себе повний цикл розгортання, включаючи налаштування інференції на локальних серверах/у хмарі, впровадження балансування навантаження й створення API для інтеграції з іншими сервісами. Також ми з самого початку проєктуємо масштабовану систему, здатну витримувати зростання робочих навантажень.
Тюнінг продуктивності та GPU-оптимізація
WEZOM оптимізує готові проєкти через квантизацію, прунинг, TorchScript та ONNX, налаштовуючи mixed precision training. Що більше, наші інженери працюють із CUDA та GPU-оптимізаціями задля мінімізації тривалості тренування та забезпечення інференції на мобільних пристроях та edge-платформах.
Дослідження та прототипування на базі PyTorch
Щоб перевірити вашу бізнес-ідею на практиці, ми створюємо прототипи ШІ-рішень з допомогою вбудованих інструментів data science – це дозволить вам оцінити потенціал продукту, а вашим інвесторам – його цінність до подальшого фінансування. Зазвичай, цей тип послуг обирають стартапи та проєкти з експериментальними моделями.
Актуальні кейси
Чому обирають PyTorch
Це одна з провідних платформ для розробки рішень у сфері штучного інтелекту та глибинного навчання, яка, завдяки своїм потужним можливостям, трансформує експериментальні рішення з AI у готові до використання бізнес-продукти.
Гнучкі та динамічні обчислювальні графи, що дозволяють розробникам швидко тестувати рішення, змінювати їхню архітектуру “на льоту”, а згодом – адаптувати їх під будь-які нові задачі (масштабування, нові сценарії використання, переніс у хмару з локальних серверів і навпаки тощо).
Висока продуктивність для моделей глибинного навчання, забезпечена через GPU прискорення та інтеграції з бібліотеками на кшталт CUDA. Ця особливість надає змогу скоротити час, необхідний для тренування AI-моделей, та позитивно відображається на їхній інференції.
Сильна спільнота та підтримка екосистеми, що сприяє появі нових бібліотек та інструментів. Також це забезпечує доступ до величезної кількості готових прикладів, а значить, вашій команді розробки знадобиться менше часу, щоб реалізувати навіть досить складний проєкт.
Фреймворк з самого початку був створений для екосистеми Python для машинного навчання, тож він легко інтегрується з ML-бібліотеками на кшталт NumPy, Pandas, Scikit-learn, ONNX та Hugging Face, які пропонують безліч готових рішень для будь-яких ML/DL-задач.
Обговоримо проєкт
Що кажуть клієнти
Задоволений результатами розробки сайту. WEZOM доставили шикарний продукт з адаптацією під мобільні пристрої та зробили все якісно, вчасно та з максимальним професіоналізмом. Команда провела SEO аналіз та вивчила ринок нашого бізнесу. На підставі цих даних було спроектовано та розроблено сайт. Також хочу відзначити відмінну комунікацію та постійну залученість команди до проекту.
Робота з WEZOM над нашим проєктом розробки CRM була справді винятковим досвідом. З самого початку їхня команда продемонструвала високий рівень професіоналізму, досвіду та відданості справі. Вони знайшли час, щоб зрозуміти наші конкретні вимоги та цілі, і перевели їх у індивідуальне CRM-рішення, яке перевершило наші очікування. Протягом усього проєкту WEZOM підтримував прозорий зв’язок, регулярно оновлював інформацію та оперативно вирішував будь-які проблеми. Їхнє прагнення досягти високоякісних результатів було очевидним у кожному аспекті проєкту.
Valeriy Fomenko
Valeriy Fomenko
Консультант з програмного забезпечення та дизайну, Peiko
Наше завдання полягало у створенні нового сайту, здатного збільшити кількість заявок. Wezom дуже якісно та ефективно її реалізував. Сайт став професійнішим, зручнішим, інтерактивнішим, і швидше. Рівень комунікації та якість організації дуже вражає. У нас був свій ПМ який контролював весь процес розробки та навіть у випадках де щось йшло не так, залучався голова проекту та швидко вирішував усі проблеми.
Часті питання
Замовте безкоштовну консультацію – наші експерти підберуть найефективніше рішення
Для чого використовують PyTorch?
Його застосовують для розпізнавання об’єктів, сегментації зображень, аналізу відео, обробки природної мови, чат-ботів, автоперекладу, створення зображень/музики/текстів тощо. Загалом, він універсальний і буде корисним як в розробці як ПЗ для досліджень, так і для масштабованих AI-рішень комерційного призначення.
Чому варто обрати PyTorch замість TensorFlow?
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.
Чи можна оптимізувати наявні моделі за допомогою PyTorch?
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).
Чи надаєте ви повний цикл розробки на PyTorch?
Так, ми супроводжуватимемо вас на кожному етапі, починаючи зі збору та анотації даних до розробки рішення, його тренування, розгортання й подальшої підтримки/оптимізації/ретренінгу.
Чи підходить PyTorch для корпоративних AI-рішень?
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.
Скільки часу потрібно на створення моделі на PyTorch?
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.
Які сфери бізнесу найчастіше впроваджують PyTorch?
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.
Чи можливе навчання моделей PyTorch у хмарних сервісах?
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.
Чи підтримує PyTorch комп'ютерний зір та NLP?
Так, для цього розробники просто підключають готові бібліотеки на кшталт TorchVision, TorchText та Hugging Face Transformers – саме вони надають доступ до найпотужніших моделей.
Які переваги PyTorch для стартапів?
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.

Отримайте детальну та зрозумілу комерційну пропозицію
Трансформуємо
ваш бізнес!
ваш бізнес!
Київ
м. Київ, вул. Андрія Верхогляда, 2а, оф. 440 (секція 2, поверх 23)
0 800 755 007
Безкоштовно по Україні
@Написати
Пишіть, домовимось!