Мнение Программного комитета о докладе
Доклад полезен слушателям, интересующимся темой того, что происходит на бэкенде у ML.
vLLM, LoRA и GPU-кластеры: техническая анатомия обогащения поисковой выдачи Авито мультимодальными моделями
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Бэкенд-разработчики, ML-инженеры и технические руководители, интегрирующие современные ML-решения в высоконагруженные системы
Тезисы
В докладе я представлю архитектурное решение, позволившее нам интегрировать мультимодальные модели в поисковую систему маркетплейса для улучшения поисковой выдачи. Наша система анализирует изображения товаров и генерирует релевантные описания для сотен тысяч объявлений, существенно обогащая поисковый индекс.
Мы рассмотрим наш переход от Aqueduct на vLLM, работу с LoRA-адаптерами, общую архитектуру решения, интеграцию с поисковым движком и посмотрим на наши метрики.
Интересуется высоконагруженными распределенными системами и машинным обучением. В управленческом плане фокусируется на построении высокопроизводительных команд и работе на результат.
В настоящее время занимается развитием полноты поиска в Avito.
Видео
Другие доклады секции
GenAI и большие языковые модели (LLM)
