Какие ML-задачи решал в рамках интеграции моделей

В моей практике были следующие задачи интеграции ML-моделей:

1. Классификация текстов – внедрение NLP-моделей (BERT, FastText) для автоматической категоризации пользовательских запросов. Пример:

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
result = classifier("I love Python programming!")

2. Прогнозирование временных рядов – интеграция Prophet и LSTM для предсказания спроса в e-commerce.

3. Computer Vision – развертывание YOLO для детекции объектов на изображениях в реальном времени.

4. Рекомендательные системы – внедрение коллаборативной фильтрации и content-based подходов.

Ключевые аспекты интеграции:

• Оптимизация инференса (ONNX, TensorRT)
• Разработка API (FastAPI/Flask)
• Мониторинг дрейфа данных
• A/B-тестирование моделей

Особое внимание уделял балансу между точностью и производительностью, особенно в production-средах.