К нам обратился Заказчик- владелец крупной сети фотобудок (название компании не разглашается в соответствии с соглашением NDA) с задачей по разработке API для обработки фотографий с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и создания анимированных изображений по заранее заданным промптам (запрос к нейросети).
Что болело?
Заказчику необходим был качественный инструмент, позволяющий за короткое время автоматически генерировать, обрабатывать и анимировать изображения на основе загруженных фотографий и заданных запросов.
При этом одной из ключевых особенностей была необходимость интеграции системы с существующим ПО (через REST API, через простые HTTP-запросы)
Цели:
Как решали?
Реализация проекта происходила в несколько этапов, начиная с глубокого анализа требований и составления подробного плана работ, заканчивая подготовкой документации, тестированием, отладкой и запуском в эксплуатацию.
Что болело?
Заказчику необходим был качественный инструмент, позволяющий за короткое время автоматически генерировать, обрабатывать и анимировать изображения на основе загруженных фотографий и заданных запросов.
При этом одной из ключевых особенностей была необходимость интеграции системы с существующим ПО (через REST API, через простые HTTP-запросы)
Цели:
- Высокая скорость обработки: до 1 минуты на одно изображение
- Широкий выбор стилей: поддержка различных вариантов обработки с выбором в реальном времени
- Масштабируемость: поддержка множественных фотобудок
Как решали?
Реализация проекта происходила в несколько этапов, начиная с глубокого анализа требований и составления подробного плана работ, заканчивая подготовкой документации, тестированием, отладкой и запуском в эксплуатацию.
➊
ПРОЕКТИРОВАНИЕ
➋
РАЗРАБОТКА БАЗОВОГО API
➌
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ
➍
ТЕСТИРОВАНИЕ И ЗАПУСК
Этапы
I Этап: Проектирование API (2 недели). На данном этапе наши инженеры тщательно проанализировали требования и осуществили проектирование API. Также были выбраны технологии, архитектуры и составлен план работ.
II Этап: Разработка базового API (3 недели), включая разработку основных эндпоинтов и интеграцию с генеративными моделями.
III Этап: Разработка системы (4 недели) c настройкой серверной инфраструктуры и оптимизации AI-моделей
IV Этап: Тестирование и запуск (3 недели), включая тестирование API, подготовку документации по интеграции и запуск в эксплуатацию.
Сроки реализации:
проект был полностью завершен в заявленные сроки - 12 недель.
Результат:
Скорость обработки: ~50 сек. на изображение (при пиковой нагрузке – до 1 мин).
Масштабируемость: Поддержка 80+ устройств
Готовый API: Полная документация.
Интеграция: Успешное подключение к существующей системе заказчика.
Краткий отзыв:
"Проект выполнен в срок с соблюдением всех требований. Мы получили стабильный и быстрый инструмент для генерации анимированных фото, что повысило вовлечённость пользователей фотобудок."
Команда:
Состав команды -технический руководитель, Backend- разработчики, DevOps – инженер, специалист по AI/ ML, Frontend- разработчик, инженер по интеграции.
Инструменты:
Заключение
Данный проект наглядно демонстрирует возможности применения вышеуказанных инструментов для внедрения ИИ (искусственного интеллекта) в бизнес Заказчика без замены текущего ПО.
I Этап: Проектирование API (2 недели). На данном этапе наши инженеры тщательно проанализировали требования и осуществили проектирование API. Также были выбраны технологии, архитектуры и составлен план работ.
II Этап: Разработка базового API (3 недели), включая разработку основных эндпоинтов и интеграцию с генеративными моделями.
III Этап: Разработка системы (4 недели) c настройкой серверной инфраструктуры и оптимизации AI-моделей
IV Этап: Тестирование и запуск (3 недели), включая тестирование API, подготовку документации по интеграции и запуск в эксплуатацию.
Сроки реализации:
проект был полностью завершен в заявленные сроки - 12 недель.
Результат:
Скорость обработки: ~50 сек. на изображение (при пиковой нагрузке – до 1 мин).
Масштабируемость: Поддержка 80+ устройств
Готовый API: Полная документация.
Интеграция: Успешное подключение к существующей системе заказчика.
Краткий отзыв:
"Проект выполнен в срок с соблюдением всех требований. Мы получили стабильный и быстрый инструмент для генерации анимированных фото, что повысило вовлечённость пользователей фотобудок."
Команда:
Состав команды -технический руководитель, Backend- разработчики, DevOps – инженер, специалист по AI/ ML, Frontend- разработчик, инженер по интеграции.
Инструменты:
- AI/ML: TensorFlow, PyTorch, OpenAI API, Stable Diffusion, Midjourney AP
- Backend: Python (FastAPI, Django), Node.js, Go
- Frontend: React, Vue.js, Flutter
- DevOps: Docker, Kubernetes, AWS, GCP, Yandex Cloud
- Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch
Заключение
Данный проект наглядно демонстрирует возможности применения вышеуказанных инструментов для внедрения ИИ (искусственного интеллекта) в бизнес Заказчика без замены текущего ПО.