Общая задача

Необходимо выполнить дообучение (fine-tuning) предобученной языковой модели Qwen для решения задачи распознавания и интерпретации данных с технических чертежей.

Требования к работе

• Подготовка датасета: Собрать и разместить обучающую выборку на основе предоставленных чертежей, включающую разметку ключевых элементов (размеры, обозначения, спецификации).
• Дообучение модели: Реализовать процесс fine-tuning для модели Qwen с целью адаптации к распознаванию графической и текстовой информации на чертежах.
• Результат: Готовая модель, способная автоматически извлекать структурированные данные (например, размеры, допуски, названия деталей) из загружаемых изображений чертежей.

Ключевые компетенции исполнителя

• Опыт работы с LLM (Large Language Models) и их дообучением, в частности с моделями семейства Qwen.
• Навыки подготовки и аугментации датасетов для задач computer vision и мультимодального анализа.
• Знание фреймворков для deep learning (PyTorch, TensorFlow) и форматов разметки (COCO, YOLO, JSON).

Важно: работа должна быть выполнена без использования платных API сторонних сервисов, за исключением оговоренных инструментов.