Интеграция ИИ в производство
От развертывания моделей до инференса в реальном времени
Почему интеграция важна?
Интеграция ИИ 
встраивает интеллект 
непосредственно в реальные производственные системы.
Интеграция превращает изолированные модели ИИ в рабочие системы. Без интеграции интеллект остаётся фрагментированным и отключённым от реальных рабочих процессов, данных и точек принятия решений.
Интеграция систем ИИ
Техническая интеграционная структура, которая встраивает модели ИИ в существующие программные архитектуры, сервисы и конвейеры данных. Она обеспечивает надёжное развертывание моделей, инференс в реальном времени и двунаправленный поток данных через стандартизированные API, событийно-ориентированные интерфейсы и уровни оркестрации. Спроектированная для производственных сред, система поддерживает версионированное управление жизненным циклом моделей, мониторинг и масштабирование, гарантируя, что возможности ИИ работают бесшовно, безопасно и эффективно в сложных распределённых инфраструктурах.
Преимущества сервиса
ИИ там, где он работает
Связывание моделей с рабочими процессами
Модели, внедрённые в продуктивную среду.
-Адаптация модели и тонкая настройка
Методы, такие как параметроэффективная донастройка (LoRA, адаптеры), непрерывное обучение и обновления на устройстве для персонализации моделей без полного переобучения.
Адаптивный
Обучение
Модель
Тонкая настройка
-Конвейеры данных & персонализация вывода
Генерация пользовательских эмбеддингов, хранилища признаков в реальном времени, создание подсказок (prompt engineering) и retrieval-augmented generation (RAG) для внедрения пользовательского контекста во время вывода.
Данные
Конвейеры
Модель
Вывод
