Разработка ИИ-моделей в NBM-IT

Создаём и обучаем модели на данных компании: для анализа текста и изображений, прогнозирования, скоринга и рекомендаций.

Проверяем гипотезу на PoC, сравниваем качество с готовыми решениями и доводим выбранный вариант до production.

Когда нужна собственная ИИ-модель

Готового API недостаточно, когда важны ваши данные, метрики и правила принятия решений.
Сначала проверяем, действительно ли задачу нужно решать отдельной моделью. Если готовый сервис дешевле и точнее, честно предлагаем интеграцию вместо разработки с нуля.
Обучение на ваших данных
Готовим датасет, очищаем, размечаем и контролируем качество данных.
Проверяемая точность
Заранее фиксируем метрики и сравниваем модель с базовым решением.
PoC, MVP и production
Не переносим эксперимент в рабочую среду без нагрузочных и бизнес-тестов.
Интеграция в процессы
Подключаем модель к CRM, ERP, 1С, сайту, приложению или внутреннему API.
Контроль данных
Разделяем доступы и выбираем облачный, локальный или гибридный контур.
MLOps после запуска
Следим за качеством, дрейфом данных, версиями и переобучением модели.
PoCПроверка гипотезы
MVPТест на реальном процессе
APIИнтеграция с системами
MLOpsКонтроль после запуска

Как проходит разработка ИИ-модели

Каждый этап заканчивается проверяемым результатом: требованиями, датасетом, метриками, работающей моделью или интеграцией.

1

Формулируем задачу и метрики

Определяем бизнес-результат, ограничения, стоимость ошибки и критерии, по которым модель можно запускать.
2

Проверяем и готовим данные

Анализируем объём и качество данных, устраняем утечки, формируем обучающую и контрольную выборки.
3

Создаём PoC

Сравниваем несколько подходов и готовые модели, чтобы не тратить бюджет на архитектуру без подтверждённого эффекта.
4

Доводим модель до production

Оптимизируем скорость и стоимость инференса, оформляем API, роли доступа, логи и обработку ошибок.
5

Интегрируем в бизнес-системы

Подключаем модель к нужным источникам и интерфейсам, проводим приёмочные и нагрузочные тесты.
6

Мониторим и переобучаем

Контролируем качество на новых данных, версии модели и условия безопасного отката.

Проекты с ИИ-моделями и машинным обучением

Платформы, прогнозные модели и AI-инструменты, которые встроены в реальные пользовательские и бизнес-сценарии.

Универсальная ИИ-платформа AI2Media

Универсальная ИИ-платформа AI2Media

AI2Media — инновационная облачная платформа для автоматизации сбора, анализа, генерации и продвижения медиа-контента с помощью искусственного интеллекта. Интеграция с WordPress, Bitrix, GPT, API для экспорта, сеть ботов для автопросування.

Подробнее →
STIPS Oculus — Trading & Analytics Platform

STIPS Oculus — Trading & Analytics Platform

Торгово-аналитическая платформа для криптовалют: прогнозы, сигналы и автоматизация торговли.

Подробнее →
AI-анализатор карточек Яндекс и 2ГИС для роста лидов

AI-анализатор карточек Яндекс и 2ГИС для роста лидов

Веб-приложение, которое парсит карточки компаний из Яндекс.Карт и 2ГИС, анализирует их с помощью ИИ и выдаёт список конкретных рекомендаций по улучшению видимости и конверсии в заявки.

Подробнее →
ИИ-агент для риелтора агентства «Всё для Рублёвки»

ИИ-агент для риелтора агентства «Всё для Рублёвки»

ИИ-помощник для риелторов Рублёвки: генерация новостей, описаний объектов, подборок для клиентов, анализ районов и создание изображений для публикаций.

Подробнее →

Калькулятор разработки ИИ-модели

Предварительная оценка бюджета и срока. Финальную смету определяем после проверки задачи и данных.

Итого

Описание:Классификация и анализ текста, Облако

Задача для ИИ-модели

Этап проекта

Состояние данных

Контур размещения

Дополнительные работы

Итого

Описание:Классификация и анализ текста, Облако
Команда проекта

Кто разрабатывает ИИ-модель

Подключаем только роли, которые отвечают за постановку задачи, ML-разработку и внедрение решения.

В проект можно собрать ровно ту команду, которая нужна под ваш контур.

Что говорят о нас наши клиенты?

19 декабря 2023
Евгений И.
Работаем с NBM IT уже второй год, сделали для нас интернет-магазин, поддерживают сайт и помогают с доработками. Всё качественно и оперативно, отдельное спасибо менеджеру Дмитрию за внимательность к деталям!

Частые вопросы о разработке ИИ-моделей

Собственная модель оправдана, если готовые сервисы не дают нужной точности, нельзя передавать данные наружу или требуется уникальная логика. Для типовой генерации и распознавания чаще быстрее и дешевле интегрировать готовую модель.
Да. Сначала мы проверяем объём, качество, права использования и отсутствие утечек целевой информации. Затем формируем датасет, контрольную выборку и метрики качества.
Единого минимального объёма нет: он зависит от задачи, вариативности данных и базовой модели. На аудите мы оцениваем, достаточно ли текущих данных, нужна ли разметка или можно применить fine-tuning и синтетические примеры.
Предварительная стоимость PoC обычно начинается от 320 000 рублей. Production-решение оценивается отдельно и зависит от подготовки данных, требований к точности, нагрузке, интеграциям и контуру размещения.
PoC обычно занимает от 4 недель. MVP и production требуют больше времени: к обучению добавляются интеграция, нагрузочные тесты, безопасность, мониторинг и документация.
PoC отвечает на вопрос, можно ли получить нужное качество на доступных данных. Production-модель дополнительно должна выдерживать нагрузку, обрабатывать ошибки, логироваться, безопасно обновляться и иметь план отката.
Да. Поддерживаем on-premise, облачное и гибридное размещение. Выбор зависит от чувствительности данных, нагрузки, доступного оборудования и требований к скорости ответа.
Права и состав передаваемых материалов фиксируются в договоре. Для индивидуальной разработки передаём согласованные исходники, документацию и артефакты модели; сторонние модели используются по их лицензиям.

Оставьте свои контакты — мы перезвоним, разберёмся в задаче и предложим оптимальный путь. За плечами более 350 проектов, каждый из которых мы запускали с индивидуального подхода. Гарантируем экспертную консультацию в рабочее время.