Как я построил ML-пайплайн для поиска подозрительных транзакций и почему одной классификации оказалось мало

В этой статье мы рассмотрим можно ли взять историческую картину XIX века и превратить её в полноценную анимированную сцену - так, чтобы композиция, стиль и положение персонажей остались на своих местах. Основные инструменты про которые будет идти речь: Adobe Photoshop для разбора картины, локальная мультимодальная модель Qwen 3.8 27B Q5_K_XL через LM Studio для подготовки промтов, видеогенерация MiniMax H3 в ComfyUI и финальный композитинг в After Effects. Исходник - произведение Лоуренса Альма-Тадемы "Anno 1812. Kapitein Benthien aan de Beresina" (также известно как The Crossing of the River Berezina - 1812). Ссылка на оригинал Небольшая оговорка в начале: задача была не в том, чтобы закинуть картину в видеогенератор и получить какое-нибудь движение.

Пару дней назад я опубликовал в LinkedIn пост про ИИ-разработку и получил довольно неожиданный комментарий от одного руководителя разработки — мол, к ИИ-разработке он относится крайне скептически. И причины такого скепсиса, в общем-то, понятны. Я вижу много ребят, которые попробовали ИИ-инструменты пару лет назад, когда эти инструменты ещё только придумывались, и остались совсем не впечатлены качеством — на выходе у них получился самый настоящий AI slop (от английского slop — помои), и с тех пор они так и придерживаются своего мнения. Код вроде бы собирается и даже проходит тесты, но написан он совсем не так, как у вас в команде принято, повторяет худшие места проекта и разваливается от первой же правки.

Четыре Tesla V100 2017 года тянут в проде плотную Qwen3.8-27B в INT4 с окном 262 тысячи токенов — это модель zubr в ZuBrIQ (zubriq.ai), запросы к которой не покидают Беларусь. Официальный vLLM на этих картах 4-битную модель не запускает. Рассказываю, на каком форке это работает, куда утекает память, что показал бенчмарк MoE против dense и почему имя модели нельзя менять никогда.