Я тимлид в IT команде и я люблю читать. 5 лет назад я прочитал Фредерика Лалу «Открывая организации будущего». Потом Патти МакКорд «Сильнейшие. Бизнес по правилам Netflix». Потом еще 5 книг около менеджмента. И каждая книга меняла меня. Но с каждой новой я все более критично относился к предыдущим. Я всегда делал заметки с главными идеями книг и пробовал их в своих командах. В итоге в голове смешались мысли из всех источников. Горе от ума, если можно так сказать. Ничего не знать или знать много, но не структурировано - это практически одно и то же для меня.

Месяц назад я выписал подходы из всех источников себе на whiteboard. И пропустил их все через призму своего восприятия. Выделил общее, разное и тут готов вам рассказать про своё приключение. Считай, мета-анализ главных посылов из книг про управление командами.

Low-precision inference в TensorRT сегодня - мастхэв, бест практис и прочие иностранные. Сконвертить из TensorFlow легко, запустить легко, использовать fp16 легко. Да и КПД выше, чем у pruning или distillation. На первый взгляд всё работает идеально. Но на самом деле всё ли так гладко? Рассказываем, как мы в TrafficData споткнулись об fp16, встали и написали статью.

Перед тобой снова задача детектирования объектов. Приоритет — скорость работы при приемлемой точности. Берешь архитектуру YOLOv3 и дообучаешь. Точность(mAp75) больше 0.95. Но скорость прогона всё еще низкая. Черт.

Сегодня обойдём стороной квантизацию. А под катом рассмотрим Model Pruning — обрезание избыточных частей сети для ускорения Inference без потери точности. Наглядно — откуда, сколько и как можно вырезать. Разберем, как сделать это вручную и где можно автоматизировать. В конце — репозиторий на keras.

Когда-то Стив Джобс и Стив Возняк закрылись в гараже и выкатили первый Mac. Было бы классно, если всегда можно было закрыть программистов в гараже и получить MVP с большим потенциалом. Однако, если добавить к программистам пару людей, готовых оценивать пользовательский опыт и искать что-то инновационное, то шансы на успех растут.

У нашей команды из 5 человек появилась определённая идея, ради которой мы решили слегка захватить мир похакатонить.

Свою рабочую станцию мне выдалось собирать, будучи студентом. Достаточно логично, что я отдавал предпочтение вычислительным решениям AMD. потому что это дешево выгодно по соотношению цена/качество. Я долго подбирал компоненты, в итоге уложился в 40к с комплектом из FX-8320 и RX-460 2GB. Сначала этот комплект казался идеальным! Мы с соседом по комнате слегка майнили Monero и мой набор показывал 650h/s против 550h/s на наборе из i5-85xx и Nvidia 1050Ti. Правда, от моего набора в комнате бывало слегка жарковато по ночам, но это решилось, когда я приобрел башенный кулер к CPU.