Елена Шевченко.Синтез визуального контента в Т-Банке: подводные камни инференса генеративных моделей

93 подписчика

12+
12+

1 просмотр

7 дней назад

ПожаловатьсяНарушение авторских прав

93 подписчика

12+
12+

1 просмотр

7 дней назад

ПожаловатьсяНарушение авторских прав
12+
12+

1 просмотр

7 дней назад

Елена Шевченко ML TeamLead Синтез визуального контента в Т-Банке: подводные камни инференса генеративных моделей В этом докладе я расскажу о том, как мы в Т-Банке разработали платформу для генерации визуального контента, и поделюсь опытом решения ключевых проблем инференса сложных пайплайнов из ансамблей моделей. Мы разберём, почему использование статичных весов и популярные оптимизации на практике могут замедлять инференс и привести к неэффективному использованию GPU. Обсудим, как найти баланс между гибкостью, стабильностью и производительностью решений. На примере нашего опыта поделимся практическими рекомендациями, которые помогут избежать распространённых ошибок и оптимизировать работу с подобными моделями.

Название:

Елена Шевченко.Синтез визуального контента в Т-Банке: подводные камни инференса генеративных моделей

Категория:

Разное