Что мы обучаем до того, как появится заказчик
Часть работы лаборатории идет без контракта: свой датасет, свое GPU-время, компиляция под edge-железо. Что-то выросло из заказных проектов и продолжается уже как наше исследование. Ниже все направления с пометками — что получилось, что идет и что закрыто, вместе с цифрами, по которым закрывали.
- обучение
- RTX 5070 → H100
- диапазон VRAM
- 12–80 ГБ
- edge-таргет
- Hailo-8L, 13 TOPS
- прогонов в архиве
- 25, с вердиктами
- срез страницы
- 13.08.2026
Сначала пробуем уложить обучение в 12 ГБ и только потом берем карту больше. Весь парк железа.
→ Работы заказчиков закрыты NDA. R&D — та часть, которую можно показать целиком, включая направления, которые мы закрыли.
- 1удачно
- 4в работе
- 2закрыто неудачно
Каждое направление — со своим статусом
Пометка ставится по проверяемому факту, а не по настроению: «удачно» — значит есть веса и метрики на отложенном тесте, «в работе» — значит прототип есть, а порог качества не пройден, «закрыто неудачно» — значит посчитали и остановились. У каждого направления своя страница с цифрами.
Обучаем на диапазоне от RTX 5070 до H100
Задача сначала решается на младшей карте — 12 ГБ VRAM, и только когда перестает влезать по-настоящему, прогон уезжает выше: 32 ГБ, 96 ГБ или H100 с 80 ГБ HBM3 и NVLink. Порядок именно такой не из экономии: уложить обучение в тесную память — это инженерная работа, которая окупается дважды, на цене экспериментов и на возможности сжать модель под edge-узел.
обучение: от 12 до 80 ГБ VRAM
карта подбирается под датасет и модель, а не наоборот- RTX 507012 ГБ GDDR7 · 32–64 ГБ RAMдетекторы YOLO, дообучение под объект, отладка обучающего кода. Влезть в 12 ГБ — отдельная работа: градиентный чекпоинтинг, смешанная точность, аккумуляция батча вместо его раздувания
- RTX 509032 ГБ GDDR7 · 64–128 ГБ RAMдетекторы на входе 960 и выше, батчи побольше, прогоны на несколько суток без деления датасета
- RTX PRO 6000 Blackwell96 ГБ GDDR7 · 128–256 ГБ RAMфайнтюн VLM с LoRA, кадр или страница целиком в высоком разрешении, тяжелые модели последовательностей
- A10040 или 80 ГБ HBM2e · 256 ГБ RAMмногодневные прогоны на больших наборах, эксперименты с длинными последовательностями кадров
- H10080 ГБ HBM3 · NVLink · до 512 ГБ RAMраспределенное обучение на несколько карт, файнтюн LLM, тяжелые претрейн-эксперименты
эксплуатация: что встает на объекте
под эти платформы модель квантуется и профилируется до поставки- Hailo-8L + Raspberry Pi 513 TOPS INT8 · 8 ГБ RAMавтономный узел детекции на 1–4 камеры: без интернета, без вентиляторов, десятки ватт
- Jetson Orin NX / AGX Orin8–64 ГБ unifiedкогда на объекте нужен полный CUDA-стек, трекинг и постобработка на борту
- x86-сервер с GPU потребительского класса12–32 ГБ VRAM · 32–64 ГБ RAMмногокамерный инференс внутри сети объекта: детекция, журнал и веб-консоль на месте
Эксперимент стоит дешево
Проверка гипотезы на 12 ГБ занимает часы и не требует ждать свободную датацентровую карту. За те же деньги и время проверяется втрое больше вариантов.
Модель влезает в edge
Сеть, обученная в тесном бюджете памяти, спокойно квантуется в INT8 и уезжает на ускоритель за 13 TOPS. Раздутая под 80 ГБ модель туда не поедет никогда.
Оптимизация идет сразу
Смешанная точность, чекпоинтинг градиентов, аккумуляция батча и грамотный даталоадер — не финальная полировка, а условие, при котором прогон вообще стартует.
про данныеДанные заказчика обрабатываются на нашем оборудовании по договору либо внутри его контура, на его железе. Наружу уезжают только открытые наборы и синтетика — там нет ни персональных данных, ни коммерческой тайны. Условие фиксируется в договоре, а не на словах.
Пять правил, из-за которых работа идет медленнее
Каждое написано после конкретных грабель — своих или чужих. Все они замедляют лабораторию и все остаются в силе: дешевле потерять неделю на проверку, чем квартал на переобучение.
Лицензия датасета проверяется до обучения
Реестр источников хранит license и commercial_use по каждому набору, лицензия проставлена на уровне страницы. Причина жесткости арифметическая: выкинуть «те самые» сэмплы из уже обученной модели невозможно, придется выбрасывать веса целиком вместе с месяцами GPU-времени.
Цифра без операционной точки ничего не значит
Precision, recall и число ложных срабатываний считаем на отложенном тесте при фиксированных conf и IoU. Валидационные метрики остаются внутри обучения: на них удобно выбирать чекпоинт и нельзя строить обещания заказчику.
Проигравшие прогоны остаются в архиве
25 обучений Falcon Eye лежат целиком, включая отвергнутые: расширение внешним датасетом, дообучение под дальние цели, агрессивный fine-tune, остановленный на четвертой эпохе. По архиву видно, что уже проверено и почему не взлетело.
Скомпилировано и замерено — разные факты
Скомпилированная HEF-сборка ничего не говорит о скорости: пока прошивку не запустили на живом ускорителе и не посчитали кадры, цифры нет. У детектора БПЛА замер сделан и дал 80–90 FPS на Hailo-8L при целевом профиле 60 — но до замера в материалах не стояло ни одного числа, и это правило остается в силе для каждой следующей сборки.
Направление закрывается расчетом, а не самолюбием
Если вход в задачу требует месяцев сбора данных ради выхода в занятый канал — направление закрывается до того, как в него уйдет GPU-время. Закрытые ветки остаются на витрине с обоснованием: это дешевле для всех, чем красивая презентация мертвого проекта.
За что лаборатория не берется
Список короткий и конкретный. Он экономит время на первом созвоне: если задача попадает в одну из строк, лучше узнать это сразу.
- Претрейн своей большой модели с нуляСотни тысяч GPU-часов ради результата уровня открытых аналогов. Файнтюн готовой модели с LoRA — рабочий инструмент, претрейн с нуля под задачу заказчика — нет.
- Рукописный текстРаспознавание подписей и рукописных пометок не берем: без отдельного класса детектор отдает такую область в OCR, и тот уверенно подставляет выдуманный текст.
- Точность, обещанная до пилотаСначала проверка осуществимости на 200–500 ваших кадрах или документах за фикс — она и дает достижимую цифру. Прогноз без ваших данных стоит ровно ноль.
- Одна модель «на все»Либо recall (не пропустить цель), либо precision и контроль ложных тревог. Поставляется семейство весов под операционные точки, выбор режима остается за задачей.
Из лаборатории в контракт — три шага
R&D-задел сокращает вам первый и самый рискованный этап: базовые веса, конвейер обучения и сборка под edge уже существуют, платить за них второй раз не нужно.
Проверка осуществимости
200–500 ваших кадров или документов, небольшой фикс, срок — дни. На выходе достижимая точность, границы применимости и честное «нет», если задача не решается на ваших данных.
Пилот на ваших данных
Дообучение под объект, замер на том железе, которое поедет в эксплуатацию. Права на код и веса пилота переходят вам, без лицензионных отчислений за использование.
Эксплуатация и развитие
Передаем исходники, веса и инструкцию по переобучению — либо берем сопровождение с регулярным дообучением на новых кадрах, если своей команды под это нет.
Порядок цен по типовым задачам — в калькуляторе, полный список направлений — на странице услуг.