AAA ML Final Project (Face Blur Service)

Основная информация

На платформе Авито каждое объявление сопровождается фотографией.

На некоторые объявления могут попасть люди, которые не хотели бы, чтобы их фотографии попали в открытый доступ.

Автоматическая обработка таких фотографий может значительно повысить конфиденциальность, и получить дополнительный PR от реализации функциональности.

Целью проекта является разработка микро-сервиса, выдерживающего нагрузку 16 RPS, позволяющий детектировать лица людей на фотографии и скрывать их.

Название команды

Фан-клуб Ольги Красовской

Команда проекта

• Донской Андрей
• Мельник Руслан
• Николаев Ярослав

Техническая информация

Системные требования

1. OS Linux (протестировано на Ubuntu 22.04.3 LTS).
2. Наличие GPU (для запуска Triton).
3. Около 30 Гб памяти на подъем контейнеров.

Технические требования

1. Микросервисная архитектура с $RPS > 16$
2. Масштабируемость для пиковой нагрузки
3. End-2-End модель детекции

Быстрый старт

1. Запуск контейнеров через docker-compose

   make build

2. Остановка контейнеров через docker-compose

   make down  

Другие полезные команды из Makefile

1. Локальная сборка проекта

   make setup

2. Запуск тестирования

   make tests

3. Справочная информация по всем командам

   make help

Структура проекта

.
├── blur             <--- Основной код
│   ├── backend      <--- Бекенд
│   └── frontend     <--- Фронтенд
├── data             <--- Используемые данные
├── docker           <--- Докер-файлы
├── docs             <--- Документация
├── notebooks        <--- Тестирование гипотез, ноутбуки
└── tests            <--- Тесты