Оптимизация и квантизация моделей в Москве
<p>Оптимизация и квантизация моделей — уменьшение размера и ускорение инференса ML-моделей без значимой потери качества: quantization, pruning, distillation.</p
Преимущества
Почему оптимизация и квантизация моделей в Москве
Ускорение инференса
Модель работает быстрее при тех же аппаратных ресурсах.
Снижение затрат
Меньше GPU — меньше расходов для бизнеса из Москвы.
Масштабируемость
Компактные модели выдерживают больше запросов в секунду.
Сохранение качества
Квантизация с минимальной потерей точности.
Edge-деплой
Запуск на мобильных и IoT-устройствах.
Профилирование
Находим узкие места и устраняем их прицельно.
Процесс
Как мы оптимизируем модели
Бриф и цели
2–3 дняИзучаем задачу и данные бизнеса в Москве, определяем метрики качества оптимизации моделей.
Выбор моделей
3–5 днейПодбираем подходящие нейросети и инструменты, согласуем подход.
Прототип
1–2 неделиЗапускаем рабочий прототип на ваших данных, показываем результат.
Внедрение
по плануИнтегрируем решение в ваши процессы и системы.
Тестирование
3–5 днейПроверяем качество, стабильность и точность на реальных кейсах.
Запуск и поддержка
1 деньВыводим в продакшн, обучаем команду, сопровождаем.
Тарифы
Стоимость оптимизации моделей в Москве
Все цены — ориентировочные. Точная стоимость рассчитывается после брифинга.
Частые вопросы
От 160 000 ₽. Зависит от архитектуры модели и целевой платформы — фиксируем в смете.
Типично 2–5x на инференс; с TensorRT и INT8 — до 10x при минимальной потере качества.
Применяем калибровочные данные и методы GPTQ/AWQ, потеря точности — менее 1–2%.
Да, оптимизируем модели для компаний из Москвы удалённо.
Да, экспортируем в TFLite, Core ML, ONNX для edge-деплоя.
Обсудим Оптимизация и квантизация моделей?
Расскажите о задаче — обсудим и предложим решение. Обычно отвечаем в течение 2 часов в рабочее время.
Лично разбираю каждый входящий проект. Пишите в Telegram — отвечу быстрее, чем по почте.