В мире искусственного интеллекта, особенно в области глубокого обучения и крупных языковых моделей, развитие технологий происходит с поразительной скоростью. Каждый день появляются новые идеи, архитектуры и методы обучения, которые меняют представление о том, что возможно достичь с помощью машинного интеллекта. Однако быстрота изменений часто становится серьезным испытанием для инженерных команд, которым нужно не только создавать, но и быстро проверять и внедрять новшества. Отвечая этим вызовам, компания poolside разработала внутренний комплекс под названием Model Factory — систему, кардинально меняющую подход к созданию и обучению фундаментальных моделей искусственного интеллекта.Model Factory — это не просто стандартный конвейер для обучения моделей.
За фасадом этой системы скрывается мощный и гибкий комплекс программных и аппаратных решений, который превращает процесс от идеи до реализованной модели в плавный, автоматизированный и совершенно новый путь. Традиционные методы обучения моделей часто предполагают много ручной работы, медленный цикл обратной связи и ограниченные возможности для масштабирования экспериментов. В отличие от них, Model Factory становится своеобразной «фабрикой», где каждый этап — от подготовки данных до оценки результатов — организован как оптимизированный и в значительной мере доступный автоматизации рабочий процесс.Изначально традиционное обучение базировалось на заранее определенной архитектуре и датасете. Было загружено множество данных, модель последовательно обрабатывала их, выполняя прямой и обратный проходы нейросети, после чего запускалась дополнительная «тонкая настройка» для улучшения поведения.
Однако подобный подход ограничивал возможности исследования альтернативных архитектур и различных конфигураций. Во многом по этой причине оценки моделей носили отрывочный характер и не давали четкой картины динамики развития. В Model Factory этот пробел закрывается за счет внедрения автоматизированной системы регулярных оценок качества на различных задачах, проводящихся уже во время основной фазы обучения. Такая организация позволяет мониторить изменения и качество модели в режиме реального времени.Одним из новаторских элементов Model Factory является использование подкрепленного обучения с исполнением кода.
Подобно тому, как человек совершенствуется, получая обратную связь, модель тоже получает сигналы для обучения через выполнение и проверку программного кода. Для этого poolside создал масштабируемую систему, позволяющую моделям взаимодействовать с огромным репозиторием кода, содержащим миллионы контейнеризованных репозиториев с их тестами. Это создает безопасную и изолированную среду, где агенты могут «играть» с задачами реального мира, обучаясь практическим навыкам программирования и решения сложных сценариев. Такой подход выводит обучение модели далеко за рамки стандартной задачи предсказания следующего токена.Эксперименты с архитектурами моделей также значительно упрощены и ускорены.
В традиционных условиях испытание различных вариантов параметров, компоновки слоев или даже кардинально новых архитектур было ресурсоемким и затратным процессом. Model Factory позволяет быстро внедрять и проверять архитектурные изменения благодаря гибкому подходу, сводящему все эксперименты к структурированным описаниям и конфигурациям. Вся организация экспериментов и их запуск централированно управляются через Kubernetes-оркестрацию на масштабной GPU-кластере с более чем 10 тысячами графических процессоров, что позволило выстроить оптимальную систему распределения ресурсов с приоритетами и возможностью приостановки низкоприоритетных задач.Подготовка и управление датасетами получили отдельное внимание. В отличие от статичных массивов данных, Model Factory ведет работу с постоянно изменяющимися и улучшаемыми датасетами, используя современные системы хранения и версионирования, такие как Apache Iceberg.
Это предоставляет уникальную возможность отслеживать происхождение каждой порции данных, их трансформации и влиять на производительность модели, опираясь на качественные метрики. Быстрая обработка и возможность микронастройки параметров смешивания данных позволяют экспериментировать с трендовыми датасетами без существенных накладных расходов.Важным элементом является высокопроизводительный предобучающий код Titan, написанный на PyTorch и активно использующий прогрессивные технологии оптимизации, включая torch.compile и специфические CUDA более низкого уровня. Это обеспечивает плавное перемещение новых архитектур из экспериментальной среды в рабочую систему прогнозирования — Atlas, которая адаптирована для различных аппаратных платформ и обеспечивает однородное поведение моделей во всех сценариях использования.
Такой единый стек значительно снижает затраты на поддержку и развитие.Баланс между автоматизацией и контролем достигается за счет инструментов мониторинга и визуализации эффективности. Сервис Neptune собирает и анализирует все метрики обучения, а внутренний набор инструментов Podium дает всей команде возможность интерактивно тестировать и сравнивать модели. Это не только ускоряет обнаружение ошибок, но и улучшает качество моделей за счет коллективного вклада, выходящего за границы исключительно инженерных задач. Производственные показатели и состояние инфраструктуры отслеживаются в режиме реального времени через Grafana, что гарантирует стабильно высокую надежность всей системы.
Архитектура Model Factory построена гибко и модульно, что позволяет вводить новые компоненты и расширять функционал без необходимости переосмысливать или масштабно менять существующие части. Такая модульность открывает двери для тонких экспериментов с методами обучения, конфигурациями данных и архитектурными особенностями. Это, в свою очередь, позволяет команде сосредоточиться на инновациях, не теряя времени на инфраструктурные препятствия.Таким образом, Model Factory демонстрирует, как комплексный, системный и инженерный подход к созданию фундаментальных моделей существенно меняет правила игры в AI-экспериментах. Возможность быстро запускать, отслеживать и внедрять масштабные эксперименты с разнородными компонентами открывает новые горизонты в работе с искусственным интеллектом, приближая индустрию к цели создания все более совершенных и универсальных моделей.
Poolside своим примером показывает, что успех в разработке современных AI-решений неразрывно связан с глубоким пониманием инженерных вызовов и умением создавать автоматизированные, масштабируемые и устойчивые системы, которые лежат в основе каждого крупного прорыва в этой области.
