Local AI / Lightweight ML
Вибір моделі під конкретне завдання
Прикладні дослідження та прототипи процесів
Задача
Вибір моделі вимагав балансу точності, затримки, обмежень обладнання та вартості роботи.
Як я це реалізував
Я працюю з локальними LLM, виконанням насамперед на CPU, ONNX і GGUF, а також інструментами мовлення Whisper, Sherpa-ONNX та Silero. Експерименти охоплюють OCR, embeddings, векторний пошук, багатомовну обробку й TTS.
Визначити завдання
Обрати модель
Виконати локально
Оцінити процес
Результат
Прикладні експерименти формують мій підхід до вибору моделей і їх поєднання з корисними процесами.
Інструменти й технології
Досліджуйте далі
TON Tanks
Контакт
Складна задача? Знайдемо рішення.
Архітектура, технічне лідерство або продукт, якому потрібна міцна основа.
Розпочнімо розмову
Роль, продукт чи технічна задача. Розкажіть трохи про контекст.
Щоб скористатися формою, увімкніть JavaScript. Також можна написати мені напряму в Telegram.
Написати в Telegram