Как Пятёрочка вывела CV-сервис на 10 млн проверок в месяц: инженерная история без прикрас

В статье подробно разбирается путь CV-сервиса от прототипа до масштабирования: универсальный классификатор путал фарш с грязью, пришлось строить пайплайн из 26 моделей и 62 проверок (CNN, VLM), часть анкет всё равно уходит на Human-in-the-loop. Использовали Triton, vLLM, Kafka.

Отдельный акцент — на мониторинг качества моделей в проде: реальный мир меняется быстрее обучающей выборки, возникают сезонные эффекты и баги под нагрузкой. Инженеры делятся конкретными кейсами и решениями, без маркетинга и абстрактных «мы прикрутили YOLO».