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
Похожие новости
- Моделирование угроз для тех, у кого лапки (и ручки)
- Почему GearUP Booster быстрее VPN и как вообще работают подобные игровые бустеры
- Как выстраивать коммуникацию с международной игровой аудиторией: мнение эксперта
- Ransomware: математический аппарат на службе зла. Способы защиты
- Профессиональные блоги как инструмент роста: что читаете вы?
- Медицина под ударом: как предотвратить утечки данных
- HTTPS-перехват на практике
- [Перевод] Cilium и защита CI/CD: как опенсорс-проект уровня ядра Kubernetes защищает свою цепочку поставок
- Карго-культ аудита
- ПиццаБот: Почему создать foodtech-систему сложнее, чем просто собрать робота