AI Radar — лента🧾 Tiny GST уместила офлайн-обработку в 13,17 MB
PyBankers разработала Tiny GST: после INT8-квантизации ONNX модель сжалась с 430 MB до 13,17 MB и теперь извлекает данные из индийских GST-счетов прямо на устройстве.
Точность. PyBankers приводит собственные замеры модели. На ранее не виденных макетах счетов поставщиков F1 для извлечения сущностей достигает 64,2%. Для цены за единицу показатель выше — 84,6%, для кодов HSN/SAC — 80%. Сумму CGST модель извлекает с 100% F1.
Что внутри. Это полностью автономное решение для обработки GST-счетов без облака. Модель поддерживает дедупликацию счетов и формирование проверенного XML в формате TallyPrime. То есть разработчики собрали не только распознавание полей, но и подготовку результата для бухгалтерской системы.
Зачем. Обработка счетов прямо на устройстве может снизить облачные расходы и защитить конфиденциальные данные. Модель рассчитана и на склады, и на сельские районы, где интернет ненадёжен: для извлечения информации и формирования XML не требуется постоянное подключение к сети.
XML-процесс проверили только на макетном сервере Tally, поэтому результаты импорта в действующий TallyPrime пока неизвестны.
Что это значит: Tiny GST показывает, что компактную модель для работы с индийскими GST-счетами можно запускать офлайн и готовить данные для TallyPrime прямо на устройстве. Но до проверки на настоящем TallyPrime это ранняя разработка, а не готовый производственный сценарий.
Оригинальная публикация в Telegram