Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Каталог товаров
Наши фото
2
3
1
4
5
6
7
8
9
10
11
информационная модель в виде ER-диаграммы в нотации Чена
Информационная модель в виде описания логической модели базы данных
Информациооная модель в виде описания движения потоков информации и документов (стандарт МФПУ)
Информациооная модель в виде описания движения потоков информации и документов (стандарт МФПУ)2
G
Twitter
FB
VK
lv

ВКР ФИТ НГУ Создание и исследование программной инфраструктуры для обучения интеллектуальных ассистентов

Создание программной инфраструктуры для обучения ИИ-ассистентов | Заказать ВКР ФИТ НГУ | Diplom-it.ru

Студенты факультета информационных технологий, выбирающие тему создания программной инфраструктуры для обучения интеллектуальных ассистентов, сталкиваются с одной из самых актуальных и быстроразвивающихся областей современного искусственного интеллекта. Разработка такой инфраструктуры требует комплексного подхода, объединяющего знания в области машинного обучения, веб-разработки, распределенных систем и DevOps-практик.

Современные ИИ-ассистенты становятся неотъемлемой частью различных предметных областей - от customer service до медицинской диагностики. Однако создание эффективных ассистентов для специфических доменов требует не только выбора подходящей языковой модели, но и построения полноценной инфраструктуры для их обучения, развертывания и мониторинга. Эта задача особенно сложна из-за необходимости обработки больших объемов данных и обеспечения высокой доступности системы.

В этом руководстве вы получите исчерпывающую информацию по созданию программной инфраструктуры для обучения ИИ-ассистентов: от исследования существующих практик и теоретических основ до практической реализации системы дообучения языковых моделей с развертыванием в production-среде на Linux.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Архитектура программной инфраструктуры для ИИ-ассистентов

? Специализация по ML-инфраструктуре!

Наши эксперты имеют опыт развертывания систем обучения языковых моделей. Получить консультацию.

Ключевые компоненты системы обучения ассистентов

Эффективная инфраструктура для обучения ИИ-ассистентов должна включать следующие основные модули:

  • Система сбора и подготовки данных - обработка корпусов текстов из предметной области
  • Хранилище моделей и артефактов - версионирование обученных моделей и данных
  • Вычислительный кластер - распределенные вычисления для обучения больших моделей
  • Pipeline обучения - автоматизация процессов предобработки, обучения и валидации
  • Мониторинг и логирование - отслеживание метрик обучения и производительности
  • API для доступа к моделям - веб-интерфейсы для взаимодействия с ассистентами
  • Система развертывания - деплой моделей в production-среду

Для выбора подходящей темы исследования рекомендуем ознакомиться с Перечнем тем выпускных квалификационных работ бакалавров ФИТ НГУ, предлагаемых обучающимся в 2025- 2026 учебном году.

Выбор и оценка языковых моделей

Сравнение моделей с открытым исходным кодом

Для дообучения в предметной области необходимо выбрать подходящую базовую модель:

Модель Размер Преимущества Ограничения
Llama 2 7B-70B параметров Хорошее качество, коммерческая лицензия Требует значительных ресурсов
Falcon 7B-40B параметров Apache 2.0 лицензия, высокая эффективность Меньше предобученных данных
BLOOM 176B параметров Многоязычность, открытая разработка Очень требовательна к ресурсам
GPT-NeoX 20B параметров Хорошая архитектура, активное сообщество Ограниченная документация

Практическая реализация инфраструктуры

Почему 150+ студентов выбрали нас в 2025 году

  • Оформление по всем требованиям вашего вуза (мы изучаем 30+ методичек ежегодно)
  • Поддержка до защиты включена в стоимость
  • Доработки без ограничения сроков
  • Гарантия уникальности 90%+ по системе "Антиплагиат.ВУЗ"

Развертывание инфраструктуры с Docker и Kubernetes

Конфигурация оркестрации для обучения моделей

# docker-compose.yml для развертывания всей инфраструктуры
version: '3.8'
services:
  # Хранилище данных
  postgres:
    image: postgres:14
    environment:
      POSTGRES_DB: assistant_training
      POSTGRES_USER: ml_user
      POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD}
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
    networks:
      - ml-network
  # Кэш для ускорения обучения
  redis:
    image: redis:7-alpine
    networks:
      - ml-network
  # Хранилище моделей и артефактов
  minio:
    image: minio/minio
    environment:
      MINIO_ROOT_USER: ${MINIO_USER}
      MINIO_ROOT_PASSWORD: ${MINIO_PASSWORD}
    command: server /data --console-address ":9001"
    volumes:
      - minio_data:/data
    networks:
      - ml-network
  # Мониторинг обучения
  mlflow:
    image: mlflow/mlflow
    environment:
      BACKEND_STORE_URI: postgresql://ml_user:${DB_PASSWORD}@postgres/assistant_training
      ARTIFACT_STORE: s3://ml-artifacts
      AWS_ACCESS_KEY_ID: ${MINIO_USER}
      AWS_SECRET_ACCESS_KEY: ${MINIO_PASSWORD}
      MLFLOW_S3_ENDPOINT_URL: http://minio:9000
    command: >
      sh -c "sleep 10 && 
             mlflow server --backend-store-uri $${BACKEND_STORE_URI} 
                          --default-artifact-root $${ARTIFACT_STORE}
                          --host 0.0.0.0 --port 5000"
    depends_on:
      - postgres
      - minio
    networks:
      - ml-network
  # Веб-интерфейс для управления обучением
  training-ui:
    build: ./frontend
    environment:
      API_URL: http://training-api:8000
      MLFLOW_URL: http://mlflow:5000
    ports:
      - "3000:3000"
    depends_on:
      - training-api
      - mlflow
    networks:
      - ml-network
  # API для управления обучением
  training-api:
    build: ./backend
    environment:
      DATABASE_URL: postgresql://ml_user:${DB_PASSWORD}@postgres/assistant_training
      REDIS_URL: redis://redis:6379
      MODEL_STORAGE: s3://models
    depends_on:
      - postgres
      - redis
      - minio
    networks:
      - ml-network
volumes:
  postgres_data:
  minio_data:
networks:
  ml-network:
    driver: bridge
# Kubernetes Deployment для распределенного обучения
# training-job.yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: llm-finetuning-job
spec:
  completions: 1
  parallelism: 1
  template:
    spec:
      containers:
      - name: training-worker
        image: llm-training:latest
        env:
        - name: MODEL_NAME
          value: "llama2-7b"
        - name: DATASET_PATH
          value: "/data/training_dataset"
        - name: LEARNING_RATE
          value: "2e-5"
        - name: NUM_EPOCHS
          value: "3"
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 4
            memory: 32Gi
          requests:
            nvidia.com/gpu: 4
            memory: 32Gi
        volumeMounts:
        - name: training-data
          mountPath: /data
        - name: model-cache
          mountPath: /root/.cache/huggingface
      volumes:
      - name: training-data
        persistentVolumeClaim:
          claimName: training-data-pvc
      - name: model-cache
        persistentVolumeClaim:
          claimName: model-cache-pvc
      restartPolicy: OnFailure
# Сервис для инференса
# inference-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: assistant-inference
spec:
  selector:
    app: assistant-inference
  ports:
  - name: http
    port: 8000
    targetPort: 8000
  type: LoadBalancer
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: assistant-inference
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: assistant-inference
  template:
    metadata:
      labels:
        app: assistant-inference
    spec:
      containers:
      - name: inference-api
        image: assistant-inference:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
        env:
        - name: MODEL_PATH
          value: "/models/assistant"
        - name: MAX_SEQUENCE_LENGTH
          value: "2048"
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
            memory: 8Gi
          requests:
            nvidia.com/gpu: 1
            memory: 8Gi
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 60
          periodSeconds: 30

Этот код демонстрирует базовую конфигурацию инфраструктуры для обучения ИИ-ассистентов. Для более сложных сценариев изучите тематики дипломных работ по прикладной информатике.

Реализация пайплайна дообучения языковой модели

Код системы дообучения на Python

import os
import torch
from transformers import (
    AutoTokenizer, 
    AutoModelForCausalLM, 
    TrainingArguments, 
    Trainer,
    DataCollatorForLanguageModeling
)
from datasets import Dataset, load_from_disk
import mlflow
import logging
from typing import Dict, Any
import json
class AssistantTrainingPipeline:
    def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
        self.config = config
        self.tokenizer = None
        self.model = None
        self.dataset = None
    def setup_environment(self):
        """Настройка окружения и загрузка модели"""
        logging.info("Setting up training environment...")
        # Загрузка токенизатора и модели
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
            self.config['base_model'],
            trust_remote_code=True
        )
        if self.tokenizer.pad_token is None:
            self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
            self.config['base_model'],
            torch_dtype=torch.float16,
            device_map="auto",
            trust_remote_code=True
        )
        # Настройка MLflow для отслеживания экспериментов
        mlflow.set_tracking_uri(self.config['mlflow_uri'])
        mlflow.set_experiment(self.config['experiment_name'])
    def load_and_preprocess_data(self):
        """Загрузка и предобработка данных для дообучения"""
        logging.info("Loading and preprocessing data...")
        # Загрузка датасета из предметной области
        if os.path.exists(self.config['dataset_path']):
            self.dataset = load_from_disk(self.config['dataset_path'])
        else:
            raise FileNotFoundError(f"Dataset not found at {self.config['dataset_path']}")
        # Токенизация данных
        def tokenize_function(examples):
            # Объединение текстов с промптами для ассистента
            texts = []
            for context, response in zip(examples['context'], examples['response']):
                prompt = f"### Контекст: {context}\n### Ответ ассистента: {response}"
                texts.append(prompt)
            return self.tokenizer(
                texts, 
                truncation=True, 
                padding=False,
                max_length=self.config['max_length'],
                return_tensors=None
            )
        self.dataset = self.dataset.map(
            tokenize_function,
            batched=True,
            remove_columns=self.dataset.column_names
        )
        return self.dataset
    def setup_training(self):
        """Настройка параметров обучения"""
        logging.info("Setting up training parameters...")
        # Аргументы обучения
        training_args = TrainingArguments(
            output_dir=self.config['output_dir'],
            overwrite_output_dir=True,
            num_train_epochs=self.config['num_epochs'],
            per_device_train_batch_size=self.config['batch_size'],
            per_device_eval_batch_size=self.config['batch_size'],
            gradient_accumulation_steps=self.config['gradient_accumulation_steps'],
            warmup_steps=self.config['warmup_steps'],
            learning_rate=float(self.config['learning_rate']),
            fp16=True,
            logging_steps=self.config['logging_steps'],
            save_steps=self.config['save_steps'],
            eval_steps=self.config['eval_steps'],
            evaluation_strategy="steps",
            save_strategy="steps",
            load_best_model_at_end=True,
            metric_for_best_model="eval_loss",
            greater_is_better=False,
            report_to=["mlflow"],
            ddp_find_unused_parameters=False,
        )
        # Коллатор данных для language modeling
        data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
            tokenizer=self.tokenizer,
            mlm=False,
            pad_to_multiple_of=8
        )
        return training_args, data_collator
    def train_model(self):
        """Запуск процесса дообучения"""
        logging.info("Starting model training...")
        with mlflow.start_run():
            # Логирование параметров
            mlflow.log_params(self.config)
            # Настройка обучения
            training_args, data_collator = self.setup_training()
            # Создание тренера
            trainer = Trainer(
                model=self.model,
                args=training_args,
                data_collator=data_collator,
                train_dataset=self.dataset['train'],
                eval_dataset=self.dataset['validation'] if 'validation' in self.dataset else None,
                tokenizer=self.tokenizer,
            )
            # Запуск обучения
            training_result = trainer.train()
            # Сохранение модели
            trainer.save_model()
            self.tokenizer.save_pretrained(self.config['output_dir'])
            # Логирование результатов
            mlflow.log_metrics({
                'train_loss': training_result.training_loss,
                'final_loss': training_result.metrics['train_loss'],
            })
            # Сохранение модели в MLflow
            mlflow.pytorch.log_model(
                self.model,
                "model",
                registered_model_name=self.config['model_name']
            )
            return training_result
    def evaluate_model(self, test_dataset=None):
        """Оценка качества дообученной модели"""
        logging.info("Evaluating model performance...")
        if test_dataset is None:
            test_dataset = self.dataset['test'] if 'test' in self.dataset else None
        if test_dataset is None:
            logging.warning("No test dataset provided for evaluation")
            return {}
        # Здесь можно добавить различные метрики оценки
        # Например, perplexity, accuracy на специфичных задачах и т.д.
        evaluation_metrics = {
            'perplexity': self.calculate_perplexity(test_dataset),
            'task_accuracy': self.evaluate_on_tasks(test_dataset)
        }
        mlflow.log_metrics(evaluation_metrics)
        return evaluation_metrics
    def calculate_perplexity(self, dataset):
        """Вычисление перплексии на датасете"""
        # Упрощенная реализация вычисления перплексии
        eval_results = self.trainer.evaluate(eval_dataset=dataset)
        return torch.exp(torch.tensor(eval_results['eval_loss'])).item()
    def deploy_model(self, deployment_config: Dict[str, Any]):
        """Деплой модели в production-среду"""
        logging.info("Deploying model to production...")
        # Создание API для доступа к модели
        from fastapi import FastAPI, HTTPException
        import uvicorn
        app = FastAPI(title="AI Assistant API")
        @app.post("/generate")
        async def generate_response(prompt: str, max_length: int = 200):
            try:
                inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
                with torch.no_grad():
                    outputs = self.model.generate(
                        inputs.input_ids,
                        max_length=max_length,
                        temperature=0.7,
                        do_sample=True,
                        pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id
                    )
                response = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
                return {"response": response}
            except Exception as e:
                raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
        @app.get("/health")
        async def health_check():
            return {"status": "healthy"}
        # Запуск сервера
        uvicorn.run(
            app,
            host=deployment_config['host'],
            port=deployment_config['port']
        )
# Конфигурация пайплайна
config = {
    'base_model': 'microsoft/DialoGPT-medium',
    'dataset_path': '/data/assistant_training',
    'output_dir': '/models/finetuned_assistant',
    'model_name': 'domain-assistant',
    'mlflow_uri': 'http://localhost:5000',
    'experiment_name': 'assistant_finetuning',
    'num_epochs': 5,
    'batch_size': 4,
    'gradient_accumulation_steps': 4,
    'learning_rate': '2e-5',
    'warmup_steps': 100,
    'max_length': 512,
    'logging_steps': 50,
    'save_steps': 500,
    'eval_steps': 500,
}
# Запуск пайплайна
if __name__ == "__main__":
    pipeline = AssistantTrainingPipeline(config)
    pipeline.setup_environment()
    pipeline.load_and_preprocess_data()
    training_result = pipeline.train_model()
    evaluation_metrics = pipeline.evaluate_model()

Этот код демонстрирует пайплайн дообучения языковой модели для ИИ-ассистента. Для более сложных сценариев изучите современные подходы к тонкой настройке LLM.

Веб-интерфейс и API для управления обучением

Создание системы мониторинга и управления

  • Dashboard обучения - визуализация метрик в реальном времени
  • Управление экспериментами
  • - запуск, остановка, сравнение различных конфигураций
  • Мониторинг ресурсов
  • - отслеживание использования GPU, памяти, сети
  • Система оповещений
  • - уведомления о проблемах в процессе обучения
  • Управление данными
  • - загрузка, разметка и версионирование датасетов
  • API для интеграции
  • - RESTful интерфейсы для автоматизации workflows

При разработке веб-интерфейса важно учитывать требования удобства использования и производительности.

Реализация FastAPI для управления обучением

Код API системы управления обучением

from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks, HTTPException, Depends
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional, Dict, Any
import uuid
import asyncio
from celery import Celery
import redis
import json
from datetime import datetime
# Модели данных
class TrainingConfig(BaseModel):
    model_name: str
    dataset_path: str
    learning_rate: float = 2e-5
    num_epochs: int = 3
    batch_size: int = 4
    max_length: int = 512
class TrainingJob(BaseModel):
    job_id: str
    config: TrainingConfig
    status: str
    created_at: datetime
    started_at: Optional[datetime] = None
    completed_at: Optional[datetime] = None
    metrics: Dict[str, Any] = {}
class EvaluationRequest(BaseModel):
    job_id: str
    test_dataset: str
# Celery для асинхронных задач
celery_app = Celery(
    'assistant_training',
    broker='redis://localhost:6379/0',
    backend='redis://localhost:6379/0'
)
# Redis для хранения состояния
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=1)
app = FastAPI(title="AI Assistant Training API")
# Зависимости
def get_redis():
    return redis_client
# Фоновая задача обучения
@celery_app.task
def run_training_job(job_id: str, config_dict: Dict[str, Any]):
    """Задача Celery для запуска обучения в фоне"""
    try:
        # Обновление статуса
        redis_client.hset(f"job:{job_id}", "status", "running")
        redis_client.hset(f"job:{job_id}", "started_at", datetime.now().isoformat())
        # Запуск пайплайна обучения
        config = TrainingConfig(**config_dict)
        pipeline = AssistantTrainingPipeline(config.dict())
        pipeline.setup_environment()
        pipeline.load_and_preprocess_data()
        training_result = pipeline.train_model()
        # Сохранение результатов
        metrics = pipeline.evaluate_model()
        redis_client.hset(f"job:{job_id}", "status", "completed")
        redis_client.hset(f"job:{job_id}", "completed_at", datetime.now().isoformat())
        redis_client.hset(f"job:{job_id}", "metrics", json.dumps(metrics))
    except Exception as e:
        redis_client.hset(f"job:{job_id}", "status", "failed")
        redis_client.hset(f"job:{job_id}", "error", str(e))
        raise
# API endpoints
@app.post("/jobs/", response_model=TrainingJob)
async def create_training_job(
    config: TrainingConfig,
    background_tasks: BackgroundTasks,
    redis: redis.Redis = Depends(get_redis)
):
    """Создание новой задачи обучения"""
    job_id = str(uuid.uuid4())
    job = TrainingJob(
        job_id=job_id,
        config=config,
        status="created",
        created_at=datetime.now()
    )
    # Сохранение в Redis
    redis.hset(f"job:{job_id}", mapping=job.dict())
    # Запуск фоновой задачи
    run_training_job.delay(job_id, config.dict())
    return job
@app.get("/jobs/{job_id}", response_model=TrainingJob)
async def get_job_status(job_id: str, redis: redis.Redis = Depends(get_redis)):
    """Получение статуса задачи обучения"""
    job_data = redis.hgetall(f"job:{job_id}")
    if not job_data:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Job not found")
    return TrainingJob(**{k.decode(): v.decode() for k, v in job_data.items()})
@app.get("/jobs/", response_model=List[TrainingJob])
async def list_jobs(
    status: Optional[str] = None,
    limit: int = 10,
    redis: redis.Redis = Depends(get_redis)
):
    """Список задач обучения с фильтрацией по статусу"""
    jobs = []
    for key in redis.scan_iter("job:*"):
        job_data = redis.hgetall(key)
        job = TrainingJob(**{k.decode(): v.decode() for k, v in job_data.items()})
        if status is None or job.status == status:
            jobs.append(job)
    return jobs[:limit]
@app.post("/jobs/{job_id}/evaluate")
async def evaluate_model(
    eval_request: EvaluationRequest,
    redis: redis.Redis = Depends(get_redis)
):
    """Запуск оценки обученной модели"""
    job_data = redis.hgetall(f"job:{eval_request.job_id}")
    if not job_data:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Job not found")
    job = TrainingJob(**{k.decode(): v.decode() for k, v in job_data.items()})
    if job.status != "completed":
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Job is not completed")
    # Запуск оценки
    # Реализация оценки модели на тестовом датасете
    return {"message": "Evaluation started", "job_id": eval_request.job_id}
@app.delete("/jobs/{job_id}")
async def delete_job(job_id: str, redis: redis.Redis = Depends(get_redis)):
    """Удаление задачи обучения"""
    if not redis.exists(f"job:{job_id}"):
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Job not found")
    redis.delete(f"job:{job_id}")
    return {"message": "Job deleted"}
@app.get("/models/")
async def list_models(redis: redis.Redis = Depends(get_redis)):
    """Список доступных моделей"""
    models = []
    # Логика получения списка моделей из хранилища
    return models
@app.post("/deploy/{job_id}")
async def deploy_model(job_id: str, redis: redis.Redis = Depends(get_redis)):
    """Деплой обученной модели в production"""
    job_data = redis.hgetall(f"job:{job_id}")
    if not job_data:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Job not found")
    job = TrainingJob(**{k.decode(): v.decode() for k, v in job_data.items()})
    if job.status != "completed":
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Job is not completed")
    # Логика деплоя модели
    # - Копирование модели в production directory
    # - Обновление конфигурации сервиса
    # - Перезапуск inference сервиса
    return {"message": "Model deployed successfully", "job_id": job_id}
# Запуск сервера
if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

Этот код демонстрирует API для управления процессом обучения ИИ-ассистентов. Для более сложных систем изучите передовые практики разработки ML-систем.

Типичные ошибки и рекомендации

Критические аспекты разработки ML-инфраструктуры

  • Недооценка объемов данных - планирование масштабируемого хранилища и обработки
  • Игнорирование воспроизводимости - версионирование данных, кода и моделей
  • Сложность отладки распределенного обучения - создание инструментов мониторинга
  • Неоптимальное использование ресурсов - балансировка нагрузки и эффективное использование GPU
  • Безопасность данных - защита конфиденциальных обучающих данных

Для избежания этих ошибок рекомендуется изучать отзывы о выполненных работах и консультироваться с опытными ML-инженерами.

Срочная помощь по вашей теме: Получите консультацию за 10 минут! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ФИТ НГУ

Заключение

Создание и исследование программной инфраструктуры для обучения интеллектуальных ассистентов представляет собой комплексную задачу, объединяющую передовые технологии машинного обучения, веб-разработки, распределенных систем и DevOps. Успешная реализация такой инфраструктуры открывает возможности для быстрого прототипирования, обучения и развертывания ИИ-ассистентов в различных предметных областях, значительно ускоряя процесс внедрения искусственного интеллекта в реальные бизнес-процессы.

Представленные в статье архитектурные решения, практические примеры реализации пайплайна дообучения языковых моделей и системы управления обучением помогут создать качественную выпускную работу, соответствующую высоким стандартам ФИТ НГУ. Особое внимание следует уделить обеспечению масштабируемости инфраструктуры, созданию эффективных механизмов мониторинга и отладки, а также разработке удобных интерфейсов для взаимодействия с системой.

Если вы столкнулись со сложностями при развертывании ML-инфраструктуры или дообучении языковых моделей, профессиональная помощь может стать оптимальным решением. Ознакомьтесь с примерами наших работ в области машинного обучения и распределенных систем, чтобы оценить уровень исполнения подобных проектов.

Оцените стоимость дипломной работы, которую точно примут
Тема работы
Срок (примерно)
Файл (загрузить файл с требованиями)
Выберите файл
Допустимые расширения: jpg, jpeg, png, tiff, doc, docx, txt, rtf, pdf, xls, xlsx, zip, tar, bz2, gz, rar, jar
Максимальный размер одного файла: 5 MB
Имя
Телефон
Email
Предпочитаемый мессенджер для связи
Комментарий
Ссылка на страницу
0Избранное
товар в избранных
0Сравнение
товар в сравнении
0Просмотренные
0Корзина
товар в корзине
Мы используем файлы cookie, чтобы сайт был лучше для вас.