Искате да добавите разпознаване на лица, гласов асистент или интелигентни препоръки към приложението си, но не знаете откъде да започнете? ML моделите изискват сървърна инфраструктура, оптимизация за мобилни процесори и добре проектиран тръбопровод за данни. Ние интегрираме AI/ML в мобилните продукти: извод на устройството за мигновен отговор и облачни модели за сложни задачи.
Разработването на AI/ML мобилно приложение означава създаване на продукт, който учи от потребителските данни и става по-умен с всяко взаимодействие. Невронни мрежи, компютърно зрение, NLP и препоръчителни системи — работещи ML решения на iOS и Android, които интегрираме без загуба на производителност.
Невронни мрежи на устройството — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Моделите работят на телефона без изпращане на данни към сървъра, с мигновен офлайн отговор.
Компютърно зрение (CV) — разпознаване на обекти, лица, текст и документи. Камерата става входен интерфейс за скенери и AR маски.
Обработка на естествен език (NLP) — чатботове на базата на LLM, гласови асистенти, анализ на настроението и обобщаване на текст.
Препоръчителни системи — персонализирани потоци и продуктови препоръки на базата на поведението на потребителя.
iOS · Android · AI · ML
Машинното обучение отваря нови сценарии за взаимодействие. Ние интегрираме AI така, че потребителят да усеща магията, а не забавянето.
Разпознаване на обекти, лица, текст (OCR), баркодове. ML Kit, Core ML и TensorFlow Lite за извод на устройството — камерата работи като офлайн скенер.
Чатботове на базата на LLM, анализ на настроението, семантично търсене. Интегрираме OpenAI API, Google NLU и персонализирани фино настроени модели.
Персонализация на съдържанието на базата на поведението на потребителя. Хибридните модели на колаборативно и базирано на съдържание филтриране увеличават конверсията с 20–40%.
Модели на чипа на устройството — Neural Engine в iPhone, NPU в Android. Квантуването побира невронна мрежа в 5–10 MB без загуба на точност.
AI в мобилното приложение не е просто модна тенденция, а конкурентно предимство. Потребителите свикват с персонализацията и не се връщат към приложения, които не се адаптират към тях.
Интегрирането на ML в мобилно приложение е сложна инженерна задача. Ние избираме оптималната архитектура: на устройството за скорост, облачна за сложност.
ML на устройството (TensorFlow Lite, Core ML) — модели на телефона без изпращане на данни към сървъра. Мигновен отговор и пълна поверителност.
Оптимизация за мобилни процесори — квантуване FP16→INT8, компресиране до 5–10 MB, 30+ FPS на устройства от предишни поколения.
A/B тестване на модели — паралелно пускане на няколко версии на ML модели със сравнение на точност и латентност.
Облачни ML услуги — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Хибридна архитектура: на устройството за скорост, облак за дълбочина на анализа.
ML инфраструктура — тръбопроводи за данни от събирането до мониторинга на дрейфа. MLOps с автоматично преобучване и версиониране.
Събиране и етикетиране на данни — тръбопровод за събиране на тренировъчни данни от приложението с анонимизация и подготовка за обучение.
AI моделите се нуждаят от мощен бекенд. Ние разработваме сървърната част с поддръжка на ML извод и свързваме REST/GraphQL API за комуникация на модела с приложението. Готова инфраструктура за AI във всякакъв мащаб.
Да поръчате AI приложение означава да получите продукт, в който ML не е декоративна функция, а ключов двигател на стойността за потребителя.
Тръбопроводи за данни, обучение и внедряване на модели. MLOps с мониторинг на метрики и автоматично преобучване.
Паралелно пускане на няколко версии на ML модели със сравнение на точност и бизнес метрики.
Квантуване до INT8, подрязване, хардуерно ускорение чрез Neural Engine и NPU. Без прегряване и разреждане на батерията.
AI в мобилното приложение не е черна кутия. Това е инженерна система, която трябва да бъде бърза, точна и предвидима. Ние изграждаме точно такива системи.