Строим MLOps-пайплайны для автоматического обучения, деплоя и мониторинга ML-моделей. Модели переобучаются сами при накоплении новых данных — без участия команды. Работаем удалённо по всей России, в том числе в Екатеринбурге.
Подбираем архитектуру под задачу — от простого GPT-бота до полноценной ML-платформы
Сбор данных → обучение → валидация → деплой — весь цикл без ручного вмешательства при накоплении данных.
Автоматическое обнаружение деградации качества модели при изменении распределения данных — алерт и переобучение.
DVC/MLflow для трекинга экспериментов, версий данных и моделей. Возможность откатиться к любой версии.
Контейнеризация (Docker), CI/CD для ML, деплой на Kubernetes или VPS как REST API с автомасштабированием.
Параллельное тестирование нескольких версий модели на реальном трафике — постепенное переключение на лучшую.
Дашборд метрик качества моделей, стоимости обслуживания, ROI — для принятия решений по развитию ML.
Строим MLOps-пайплайны для автоматического обучения, деплоя и мониторинга ML-моделей. Модели переобучаются сами при накоплении новых данных — без участия команды.
Решение интегрируется с вашими системами — CRM, Telegram, базами данных, API. ИИ работает внутри ваших процессов 24/7 без участия людей.
Средняя окупаемость — 2–4 месяца. Передаём полный исходный код и 3 месяца бесплатной поддержки.
Fine-tuning и RAG на ваших документах, регламентах и истории. ИИ знает ваш бизнес и отвечает точно, без галлюцинаций.
Грамотная архитектура снижает расходы на OpenAI API в 3–10 раз. Кэширование, сжатие промптов, выбор оптимальной модели.
Настраиваем self-hosted LLM (Llama, Mistral) если данные нельзя передавать в OpenAI. Все данные на вашем сервере.
Отслеживаем точность ответов, выявляем галлюцинации, мониторим стоимость API. ИИ улучшается на новых данных.
Подключаем к CRM, базам данных, API, Telegram, email. Агент работает внутри ваших процессов, а не отдельно.
Клиенты из Екатеринбург и 150+ городов. Офис в Екатеринбурге с 2009 года. Удалённо через Telegram и Zoom.
Описываете задачу — что должен делать ИИ и какие данные есть
Определяем подход: RAG, fine-tuning, агент или ML-модель
Фиксируем метрики качества, сроки и стоимость
Обучаем модель, тестируем, интегрируем с системами
Запускаем в продакшн, настраиваем мониторинг и алерты
Фиксированная цена в договоре — никаких скрытых доплат
Расскажите задачу в Екатеринбурге — ответим за 15 минут, предложим архитектуру и стоимость