Статья про то, как CV-сервис вырос с MVP до 10 миллионов проверок фото в месяц и не развалился в проде.

🔧 Это не про «у нас классные модели» и не про «просто прикрутили YOLO», а про честную инженерную продуктивизацию. Про то как универсальный классификатор путал фарш с грязью, почему часть анкет всё равно лучше отдавать человеку, зачем отдельно мониторить качество моделей и что приходится чинить, когда реальный мир меняется быстрее обучающей выборки.

Внутри: компьютерное зрение, 26 моделей, 62 проверки, CNN, VLM, Triton, vLLM, Kafka, Human-in-the-loop, мониторинг качества, сезонность, баги под нагрузкой и немного «веган-версии ИИ».

Заходите, читайте и делитесь своим опытом продакшена ML-сервисов ❤️