Трансформер в on-premise AppSec: как мы встроили ML-модель для классификации секретов в продукт без GPU
Рассказываем, как мы интегрировали CodeBERT-based модель классификации секретов в production-продукт с жёсткими ограничениями по железу, сократив время инференса с 320 до 90 секунд и размер модели с ~600 до ~130 МБ — без дискретных ускорителей и тяжёлых зависимостей.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
💬 Комментарии
В связи с новыми требованиями законодательства РФ (ФЗ-152, ФЗ «О рекламе») и ужесточением контроля со стороны РКН, мы отключили систему комментариев на сайте.
🔒 Важно Теперь мы не собираем и не храним ваши персональные данные — даже если очень захотим.
💡 Хотите обсудить материал?
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу:
https://t.me/blogssmartzНажмите кнопку ниже — и вы сразу попадёте в чат с комментариями
