Soft Premier

Искусственный интеллект и машинное обучениеРазрабатываем AI-продукты, которые улучшают бизнес-процессы, автоматизируют рутинные задачи и оптимизируют ресурсы.

Преимущества работы с нами

20+Разработанных проектов

Индивидуальные решенияУникальные требования бизнеса решаются путём подбора / разработки ИИ-моделей, идеально подходящих для решения поставленных задач.

Современные технологииPython, C++, TensorFlow, PyTorch, ONNX

Интеграции с сервисамиИнтегрируем наши модели в сайты, приложения и Telegram-боты для улучшения пользовательского опыта.

Высокая производительностьОптимизация кодовой базы и нагрузки на серверное оборудование позволяет обеспечить максимально быструю скорость работы моделей.

Поддержка и развитие проектаПоддерживаем и улучшаем уже созданные нами модели для адаптации к запросам бизнеса.

Процесс работыОсновные этапы

Анализ

Собираем требованияОпределяем метрики качества моделиПодготавливаем техническое задание

Business AnalystSystem AnalystML engineer

Проектирование

Выбираем из уже существующих моделей, либо проектируем модель с нуляПодготавливаем данные для обучения модели

System AnalystML engineerEnterprise архитектор

Разработка

Создаем или интегрируем модельОбучаем модель на заранее подготовленных данныхТестируем работу

Back-end разработчикML engineerQADevOps

Поддержка

Доработка модели при появлении новых данныхОбеспечиваем серверную и техническую поддержкуКонсультируем по дальнейшему развитию проекта

QABusiness AnalystDevelopment team

Технологии и методы

Мы подбираем оптимальный стек технологий под каждый проект, используя только проверенные и современные инструменты, в которых отлично разбираемся.

Игорь ТаракинПроджект менеджер

Data Collection

ETL-пайплайны Разметка текста/изображений/аудиозаписей

Model Development

PythonC++PyTorchTensorFlow

Deployment & MLOps

Docker/K8sAirflow/KubeflowTensorFlow Serving/TorchServe

Проекты

Merlines

React.jsNext.js+11

Создали сервис для поиска доступных ж/д, авто- и авиабилетов Merlines. Спроектировали и внедрили архитектуру с уникальной метапоисковой системой.

Everypet

React.jsNext.js+11

Разработали серверную часть для социальной сети владельцев животных. Реализовали управление пользовательскими данными, интеграцию с внешними сервисами и обеспечение безопасности.

Стоимость услуг

Интеграция уже существующих AI-моделей через API

Быстрый запуск минимально жизнеспособного продукта (MVP)

Идеально подходит для чат-ботов

Легко интегрируется в сайты, мобильные приложения и Telegram-MiniApps

Позволяет сэкономить на серверной инфраструктуре

Гибкая масштабируемость

от 500 000 ₽

Использование готовых AI-моделей с дополнительным обучением

Высокая точность результатов

Быстрая адаптация под поставленные задачи

Масштабируемая производительность - модель разворачивается в подходящей инфраструктуре

Независимость от облачных API - модель работает на ваших серверах

от 3 000 000 ₽

Разработка AI-модели с нуля

Уникальное решение специально для вашего бизнеса

Возможность использовать уникальные датасеты компании, обрабатывать специфические форматы и проводить эксперименты с архитектурой

Максимальная оптимизация - созданная с нуля архитектура модели идеально согласуется с серверной инфраструктурой

от 5 000 000 ₽

Часто задаваемые вопросы

01Нужны ли мне собственные данные, чтобы воспользоваться вашими услугами?

Нет, не всегда. Если вы выбираете интеграцию готовых решений по API, то собственные данные не обязательны. Для дообучения готовых моделей или разработки с нуля данные желательны, но мы можем помочь собрать и подготовить датасеты, если они у вас отсутствуют.

02Сколько времени занимает внедрение нейросетевого решения?

Всё зависит от выбранного пути. При интеграции по API результат может быть получен за одну-две недели. Дообучение готовой модели занимает от пары недель до 6 месяцев, в зависимости от сложности задачи и объёма данных. Разработка модели с нуля может занять от полугода и более.

03Какие гарантии точности вы можете дать?

Мы ориентируемся на метрики (Accuracy, F1-score, Recal и т.д.), которые согласовываем на этапе составления технического задания. Чем больше и качественнее ваш датасет, тем выше потенциал точности. При интеграции готовых API результаты зависят от провайдера, но в большинстве случаев они уже доведены до высокого уровня.

04Как мы можем масштабировать готовое решение?

Мы используем современные инструменты MLOps и облачные технологии (Docker, Kubernetes, AWS, GCP, Azure), которые позволяют легко масштабировать модель по мере роста нагрузки. Для интеграции по API масштабирование обычно обеспечивает сам провайдер.

05Сколько это стоит и от чего зависит цена?

Стоимость рассчитывается исходя из сложности проекта, требуемого времени и объёма данных. Интеграция по API обходится дешевле, так как не требует серьёзных вычислительных ресурсов. Дообучение готовых моделей дороже, но все ещё экономит время по сравнению с созданием модели с нуля. Полноценная разработка под ключ — самый затратный вариант, но он гарантирует наибольшую гибкость и контроль над результатом.

Не нашли ответ на свой вопрос?Давайте обсудим ваш проект