Я довожу готовые нейросети до состояния, в котором их не стыдно отдать в продакшен: быстро, экономно и без потери точности. Часто модель отлично считает в исследовательском окружении, но в бою упирается в задержку, съедает память или обходится слишком дорого на каждом запросе. Именно этот разрыв между «работает в ноутбуке» и «держит нагрузку» я и закрываю. Подход у меня инженерный и без магии: сначала снимаю профиль и понимаю, где именно теряется время, затем прицельно убираю узкие места, а не переписываю всё подряд.
В работу входит полный набор техник ускорения. Перевожу модели в лёгкие рантаймы — ONNX, TensorRT и подобные, — квантизую в int8 и fp16, прорежаю лишние веса и внимательные головы, упрощаю и сливаю вычислительный граф, подбираю раскладку тензоров и параметры запуска под конкретную площадку: серверный процессор, ускоритель в дата-центре или скромное устройство на краю сети. Каждое изменение прогоняю на вашем тестовом наборе и слежу, чтобы качество оставалось в оговорённых рамках. Ускоренная модель, которая незаметно поглупела, — это брак, и такого я не отдаю.
На выходе — прозрачный отчёт со сравнением до и после по задержке, пропускной способности и метрикам качества, плюс повторяемый скрипт, который вы сможете запустить на следующей версии модели самостоятельно. Обычно выходит ускорение в несколько раз и соразмерная экономия на инфраструктуре при сохранённой точности. Опишите стек, целевое оборудование и требуемую задержку — я заранее и честно оценю, чего реально добиться.
— Перевод в ONNX, TensorRT и другие рантаймы
— Квантизация int8/fp16 и прунинг весов
— Упрощение графа, слияние операторов, тюнинг запуска
— Замеры на CPU, GPU и edge с повторяемым отчётом
В работу входит полный набор техник ускорения. Перевожу модели в лёгкие рантаймы — ONNX, TensorRT и подобные, — квантизую в int8 и fp16, прорежаю лишние веса и внимательные головы, упрощаю и сливаю вычислительный граф, подбираю раскладку тензоров и параметры запуска под конкретную площадку: серверный процессор, ускоритель в дата-центре или скромное устройство на краю сети. Каждое изменение прогоняю на вашем тестовом наборе и слежу, чтобы качество оставалось в оговорённых рамках. Ускоренная модель, которая незаметно поглупела, — это брак, и такого я не отдаю.
На выходе — прозрачный отчёт со сравнением до и после по задержке, пропускной способности и метрикам качества, плюс повторяемый скрипт, который вы сможете запустить на следующей версии модели самостоятельно. Обычно выходит ускорение в несколько раз и соразмерная экономия на инфраструктуре при сохранённой точности. Опишите стек, целевое оборудование и требуемую задержку — я заранее и честно оценю, чего реально добиться.
— Перевод в ONNX, TensorRT и другие рантаймы
— Квантизация int8/fp16 и прунинг весов
— Упрощение графа, слияние операторов, тюнинг запуска
— Замеры на CPU, GPU и edge с повторяемым отчётом
