ВСК провел испытания решения для обучения нейросетей и ML-моделей
Страховой Дом ВСК провел испытания комплексного решения на стенде Ассоциации ФинТех (АФТ), построенном на оборудовании компании Yadro. Основной целью испытаний было обучение и тестирование нейросетей и ML-моделей, требующих высоких процессорных мощностей.
На первом этапе было проведено обучение и тестирование моделей разной архитектуры для задачи маппинга (определения соответствия между различными моделями данных) текстовых списков, в частности – предсказания принадлежности текстовых объектов к классам различного уровня. Модели, построенные с применением методов глубокого обучения (Embedding+LSTM+Dense, реализация в Natasha, FastText и Keras/Pytorch-lightning и RuBERT), оценивались по соотношению время обучения – качество. Оказалось, что точность обучения при использовании графических ускорителей и обычных ЦП сопоставима, а скорость обучения на графических ускорителях выросла в 15-80 раз.
На втором этапе тестирования проведено обучение и тестирование моделей для решения задач улучшения распознавания сущностей в неструктурированном тексте и распознавания по фотографии. В ходе испытаний установлено, что использование графических ускорителей позволяет до 38 раз ускорить процесс тренировки небольших моделей (12 – 17M параметров). В то же время, для исполнения моделей в ряде случаев оказывается предпочтительным использование обычных ЦП.
Для проведения испытаний использовался стенд, развернутый в Ассоциации ФинТех на базе оборудования компании Yadro. Стенд демонстрирует возможность использования российских инфраструктурных решений на большинстве уровней технологического стека типичной финансовой организации и включает в себя серверы Vegman, систему хранения Tatlin.Unified, централизованное ПО управления "Суприм".
"Такой стенд – это возможность провести тестирование и определить ключевые параметры требуемого для задач программно-аппаратного комплекса на базе отечественного оборудования для планируемой аренды или покупки. Это существенно облегчило для нас процесс бюджетирования на 2024 г. в части затрат на аппаратные средства", – отметили руководители команд тестирования: руководитель направления лаборатория финтех и инноваций Страхового Дома ВСК Александра Левушкина и руководитель стратегического проекта центра анализа данных, тарификации и риск-технологий Страхового Дома ВСК Алексей Чистяков.
"В рамках цели по достижению технологического суверенитета перед финансовыми организациями стоит задача заместить имеющиеся импортные программно-аппаратные комплексы для работы core-систем отечественными, не замедляя при этом развитие и внедрение инноваций. Стенд АФТ позволяет успешно решать различные задачи, в том числе, в области ML: по распознаванию документов, обработке неструктурированных потоков информации, разработке решений для андеррайтинга и т.д.", – подчеркнул руководитель управления развития технологий Ассоциации ФинТех Олег Моргун.
"Страховой Дом ВСК стал первым пользователем нашего стенда, развернутого в АФТ. Мы благодарны коллегам из ВСК, вместе с которыми удалось поработать над крайне интересной задачей использования ИИ в финансовой сфере. В 2024 г. мы планируем сфокусироваться на проработке референсных архитектур комплексных решений – прежде всего, автоматизированных банковских систем, к которым проявляют интерес практически все российские банки. В то же время продолжим проводить тесты решений на базе российского технологического стека в рамках различных прикладных кейсов по запросам участников ассоциации", – отметил директор департамента технической поддержки продаж Yadro Павел Карнаух.
