Servicii Deep Learning

De la consultanță arhitecturală la operare completă — fiecare serviciu documentat cu referință internă DFL.

Echipă cercetare software Deep Learning DeepField
REF DFL-SRV-001

Deep Learning Personalizat

Proiectăm și antrenăm modele neuronale adaptate datelor și obiectivelor specifice organizației dumneavoastră. De la rețele convoluționale pentru imagistică la Transformers pentru NLP — fiecare arhitectură este optimizată iterativ pe seturi de validare reprezentative.

  • Analiză exploratorie și profilare date
  • Selecție arhitectură: CNN, RNN, LSTM, Transformer, GAN
  • Hyperparameter tuning automatizat (Optuna, Ray Tune)
  • Validare cross-validation și testare pe date hold-out
  • Documentație model card conform best practices
Straturi geologice — metaforă arhitectură multi-strat
REF DFL-SRV-002

Arhitectură Multi-Strat

Proiectăm stive tehnologice stratificate în care fiecare nivel are responsabilități clare: ingestie, stocare, preprocesare, antrenare, inferență. Separarea straturilor permite scalare independentă, mentenanță simplificată și auditabilitate completă.

  • Design document cu diagrame C4 și sequence
  • Separare medii: dev, staging, production
  • API gateway între straturi cu rate limiting
  • Versionare infrastructură (Terraform, Pulumi)
  • Review arhitectural periodic cu echipa client
Data Lake AI — platformă stocare inteligentă
REF DFL-SRV-003

Data Lake AI

Construim platforme unificate de stocare date optimizate pentru fluxurile de antrenare ML. Catalog metadata, lineage automat și acces controlat pe roluri — totul conform GDPR.

  • Ingestie batch și streaming (Kafka, Kinesis)
  • Format columnar optimizat (Parquet, Delta Lake)
  • Data catalog cu search și tagging
  • Politici retention și anonimizare automată
  • Integrare cu feature store (Feast, Tecton)
Cluster GPU pentru antrenare distribuită
REF DFL-SRV-004

Pipeline ML Scalabil

Automatizăm întregul ciclu de viață ML: de la commit de cod la model în producție. Pipeline-uri orchestrate, testate și monitorizate continuu.

  • CI/CD pentru modele ML (GitHub Actions, GitLab CI)
  • Orchestrare workflow (Apache Airflow, Prefect)
  • Experiment tracking (MLflow, Weights & Biases)
  • Containerizare și deployment (Docker, K8s)
  • Auto-retraining trigger pe drift sau schedule
Centru operațiuni monitorizare ML
REF DFL-SRV-005

Mentenanță pe Termen Lung

Modelele ML necesită atenție continuă. Oferim contracte de mentenanță care acoperă monitorizare, retraining, patching securitate și evoluție arhitecturală pe parcursul a 12–36 luni.

  • Monitorizare performanță și drift 24/7
  • Retraining programat sau ad-hoc
  • Actualizări dependințe și patching CVE
  • Raportare lunară KPI și recomandări
  • SLA răspuns: critic 2h, standard 8h
Roadmap pe termen lung — planificare strategică DL
REF DFL-SRV-006

Consultanță & Roadmap Strategic

Pentru organizații la început de drum ML, oferim audit tehnic, evaluare maturitate și roadmap pe 12–24 luni cu prioritizare investiții și estimări de ROI.

  • Audit infrastructură și date existente
  • Matrice maturitate ML (1–5 scale)
  • Roadmap cu milestone-uri și bugete
  • Workshop stakeholderi (business + IT)
  • PoC rapid pe un use case prioritizat

Aveți nevoie de un serviciu personalizat?

Combinați modulele DFL conform cerințelor proiectului. Contactați-ne pentru o propunere tehnică detaliată.

Contactați DeepField