Мы настраиваем высоконагруженную работу моделей (обработку больших потоков данных нейросетью) на заказ — под задачи, где данные тяжелые: длинные договоры, логи, потоки событий. Типичная картина: поток вырос, модель тормозит, счет за серверы растет.
Где обычное решение упирается в потолок
Большинство языковых моделей построено на архитектуре «трансформер». Ее слабое место — длина данных: документ вдвое длиннее, вычислений вчетверо больше. Это и есть квадратичная сложность — на длинных данных главная статья расходов.
Новая архитектура вместо квадратичного роста
State Space Models (SSM, Mamba) — семейство нейросетей, у которых затраты растут пропорционально длине: вдвое длиннее документ — лишь вдвое больше вычислений. Длинный контекст — способность модели прочитать большой документ целиком — перестает быть роскошью.
Настройка работы модели под ваш сервер
Архитектура — половина экономии. Вторая половина — настройка работы LLM (большой языковой модели) под конкретный сервер. Из коробки модель использует железо вполсилы; после настройки та же машина держит больше параллельных запросов.
Чем отличаемся
Начинаем со счета: находим участок, который съедает деньги, и лечим причину удорожания, а не симптом. Разворачиваем on-prem — на ваших серверах в России.
Смежные услуги: поиск по смыслу в больших базах — семантический поиск и векторные базы; вывод модели в эксплуатацию — MLOps и продакшн ML. Прикинуть бюджет можно в калькуляторе стоимости.