Рассмотрим то как можно в одиночку быстро создать сервер и UI для ML приложения на Python с перспективой вывода в prod. Исследуем PyTriton и немного Gradio.

Всем привет! Наша команда SberIDP занимается задачей извлечения сущностей и фактов из текстовых данных. В банке исторически обрабатывается большое число неструктурированных документов и автоматизация в этой области позволяет сэкономить много времени и ресурсов, а также улучшить клиентский путь. Например, с помощью предварительной обработки документов мы ускорили выдачу кредитов до 7 минут.

Современные методы, основанные на глубинном обучении, требуют от сотен до тысяч примеров для получения приемлемого качества в задачах NER. Сегодня мы разберем направление Few-Shot, которое позволяет решать данную задачу всего лишь на нескольких примерах, и поделимся результатами наших экспериментов. Мы смогли достичь state-of-the-art результатов на датасете Few-NERD и выложили полученные веса на HuggingFace для всех желающих.