Comments 5
Раскроете секрет что за процессоры?!
Дело было в различных семействах процессоров. Оказалось, что библиотека, выполняющая предобработку изображений перед их отправкой в нейросеть, возвращала отличающиеся результаты на разных процессорах. Мы заменили библиотеку и получили прирост по метрикам на 6%. Иногда успешные ИИ-гипотезы абсолютно неочевидны
Постарался восстановить из бэклога, что это были за баг и процессоры.
Сам баг шёл от библиотеки scikit-image - по ссылке указано, что он воспроизовдится на разных ОС. В нашем же случае разные процессоры тоже играли роль.
Насчёт процессоров. У части команды были процессоры семейства Intel Comet Lake, у другой части Intel Rocket Lake - на них наш код работал немного по-разному. Притом если мы брали разные модели процессоров внутри одного семейства, то поведение было одинаковым.
Вернемся к моим вопросам.
Кто в итоге заказчик? Вы заказное обучение модели делали?
Кстати о что по железу, на чем обучали?
Отмечу, что уровень статьи - Простой.
Однако статья читается тяжеловато: странные американизмы ("бейзлайн" - зажёг; "Начали оформлять прототипы в виде микросервисов" и др. - это скорее процесс (инсайт, по-моему, это другое Инсайт — Википедия (wikipedia.org) ); ). Пайплайн ещё как-то понимаемо, но тоже можно было бы перевести.
Не уловил линию статьи: вы призываете пользоваться LeanDS? Да/Нет - это всё неправильные ответы! Правильный ответ:
заменили Scrum на Kanban
Может отдельную статью написать по LeanDS, если он такой хороший?
Сарказм: кдпв как бы намекает на проблемы с гипотезами. Аналогия: если двигаться быстрее скорости звука, то ты же не в тишине будешь (прим.: здесь картинка подразумевает возможность движения быстрее скорости света, поэтому эффекты ОТО впрямую не применимы).
Как мы ускоряли получение результата на ML-проектах