В моей практике были следующие задачи интеграции ML-моделей: - **Классификация текстов** – внедрение NLP-моделей (BERT, FastText) для автоматической категоризации пользовательских запросов. Пример: ``` from transformers import pipeline classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased") result = classifier("I love Python programming!") ``` - **Прогнозирование временных рядов** – интеграция Prophet и LSTM для предсказания спроса в e-commerce. - **Computer Vision** – развертывание YOLO для детекции объектов на изображениях в реальном времени. - **Рекомендательные системы** – внедрение коллаборативной фильтрации и content-based подходов. Ключевые аспекты интеграции: - Оптимизация инференса (ONNX, TensorRT) - Разработка API (FastAPI/Flask) - Мониторинг дрейфа данных - A/B-тестирование моделей Особое внимание уделял балансу между точностью и производительностью, особенно в production-средах.