Чем ML-разработка отличается от мобильной?

Последние месяцы глубоко погружён в развитие Trygone — продукт виртуальной примерки одежды. Вышел за пределы привычного mobile-dev и оказался в диком мире машинного обучения. Вот что особенно поразило:

1. Темп — бешеный. Если в мобайле фреймворки меняются раз в год, то здесь каждую неделю выходят новые подходы, архитектуры и пайплайны. С конца 2024 — десятки моделей, которые дают прирост качества. Успеть всё осмотреть — уже челлендж.

2. Нет стандартов, всё субъективно. Оценка качества — всегда компромисс между детализацией, скоростью, стабильностью и гибкостью. Часто приходится самому формулировать, что такое «хорошо».

3. Чек-листы заменяются датасетами. Чтобы протестировать изменения — не прогнать сценарии, а собрать релевантный датасет, отранжировать результаты и сравнить метрики. Совсем другой майндсет.

4. Аренда GPU — новая строка в бюджете. И далеко не самая скромная. Особенно если нужны эксперименты с десятками конфигураций или обучение кастомной модели.

5. И, главное, это реально fun. Модели часто ведут себя неожиданно — то гениально, то нелепо и смешно до слёз. Интеллект в них чувствуется, и в этом кайф.