Сегодня будет необычный пост 🍿

🥰 Несколько дней назад ко мне обратился молодой канал с IT-тематикой и предложил сделать совместный пост. Я этому предложению очень обрадовался, приятно поддержать крутое начинание. Буду благодарен, если Вы оцените контент ребят.

То, что у нас получилось, увидите буквально через несколько минут. Пока можете попробовать угадать тематику поста. Уверен, что у нас еще будут совместные работы ❤️❤️❤️

Всем хорошего завершения пятницы 😘

Всем привет! 👍

Дропну пост завтра. Пока можете попробовать угадать, о чем он будет 😶🐱

Всем качественного завершения выходных 🛀

Пост сегодня 🍿.

Давненько не было технических публикаций. Надо исправлять. Всех обнимаю ❤️.

Начинаем новое важное путешествие 👨‍🚀

🚪 Этот пост открывает серию материалов, где мы пошагово разберём весь процесс создания нейросети — от идеи до рабочего продукта. Постараюсь все излагать техническим, но в то же время понятным русским языком.

Я думаю, что не меня одного будоражит эта тема. Мне хочется разобраться в ней глубже, понять внутрянку. Я подумал, что круто будет сделать это нам здесь всем вместе ❤️❤️❤️

Меня радует то, что сейчас, в 2025 году, можно сделать нейронку без огромных финансовых вложений благодаря готовым решениям. Не нужно обучать модель с нуля — можно взять предобученную (например, BERT для понимания текста или GPT для генерации) и доучить её под свою задачу. Это экономит месяцы работы. Но также требует определенного уровня знаний. Поэтому предупреждаю, просто не будет никому (ни мне, ни вам 😭). В доказательство этому читайте текст ниже.

💪 Первый кирпичик — данные.
Нейросети учатся на примерах, как студенты по учебникам. Для простых задач классификации нужно 10-50 тысяч примеров, для сложных — миллионы. Главное — качество и разнообразие данных. Необходимо убирать дубли, исправлять ошибки, следить за балансом классов. Если нужна разметка (например, для определения тональности текста), используйте инструменты вроде Label Studio или обращайтесь к краудсорсингу.

💪 Второй кирпичик — архитектура модели.
Это "мозг" нейросети. Сегодня доминируют Transformer-архитектуры — они хорошо работают с текстом, изображениями и другими данными. Не изобретайте велосипед: возьмите готовую модель с Hugging Face (там тысячи вариантов) и адаптируйте под задачу. Для экономии ресурсов присмотритесь к "маленьким" моделям вроде DistilBERT — они работают быстрее и требуют меньше памяти.

💪 Третий кирпичик — вычислительные ресурсы.
Нейросети требуют мощных видеокарт (GPU) для обучения. Варианты: арендовать в облаке (от 10 до 2000 зеленых в месяц, все зависит от сложности проекта) или купить RTX 4080/4090 для домашнего использования. Современные "компактные" модели могут работать даже на MacBook с чипом M3. Поэтому сделать домашнюю нейронку вполне реально.

💪 Четвёртый кирпичик — процесс обучения.
Используйте готовые фреймворки вроде PyTorch или TensorFlow — они автоматизируют большую часть работы. Типичный процесс: загрузили данные, выбрали предобученную модель, настроили параметры обучения (learning rate, batch size), запустили fine-tuning. Следите за метриками в реальном времени с помощью Weights & Biases или TensorBoard (ставь лайк, если пока тоже ниче непонятно).

💪 Пятый кирпичик — оценка результатов.
Проверяйте модель на новых данных, которые она не видела при обучении. Для классификации смотрите на accuracy и F1-score, для генерации текста — на perplexity. Важно понимать, где модель ошибается и почему. Используйте инструменты объяснимости (SHAP, LIME), чтобы понять логику решений модели.

💪 Шестой кирпичик — развёртывание.
Готовую модель нужно сделать доступной пользователям. Простейший вариант — Hugging Face Inference API (несколько кликов). Для большего контроля используйте FastAPI + Docker. Не забывайте про мониторинг, следите за производительностью и качеством предсказаний, обновляйте модель по мере поступления новых данных.

Если Вы дочитали до сюда и Вам интересно во всем этом разобраться, то добро пожаловать. Я буду только рад, если Вам это также вкатывает как и мне. Когда с этим справимся, полезем глубже 🐱.

Мне самому немного страшно браться за такое большое и сложное начинание, но усердие и труд все перетрут, так что погнали (посты серии будут с этим тегом #СтроимИИ 🤨).

Всем удачи! Очень рад, что сообщество растет и мы с вами тоже, дорогие ❤️

Всем привет 🐱

Готовы к новенькому посту? Как думаете, про что он будет? 🔨