От промпта до продакшена: уроки октября про LLM, агентов и MLOps
ИИ всё чаще упирается не в качество промпта, а в то, что происходит дальше: как встроить модель в рабочий процесс, наблюдать за агентом, контролиров…
Последние новости
⚑ Сообщить о проблемеTech news from the best sources
Все темы
- игры
AI
News
Tech
agents
ai
api
architecture
automation
backend
beginners
career
devchallenge
devops
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
performance
productivity
programming
python
react
security
showdev
testing
tutorial
typescript
webdev
Presentation: Building Reusable Evaluation Frameworks for Agentic AI Products
Susan Chang explains how Elastic transitioned from siloed, ad-hoc AI agent evaluations to a unified, production-grade framework. She discusses balan…
Почему инференс LLM становится дорогим и как снизить расходы на GPU без покупки новых карт
Высокая загрузка GPU ещё не означает, что инфраструктуре не хватает ресурсов. В продакшене значительная часть времени может уход…
Векторный поиск: деплой без GPU на Triton Inference Server
Перед каждым ML-разработчиком, после обучения прекрасной модели, которая поднимет бизнесу метрики, а тебе годовую премию, возникает вопрос: а как ее…
Как проверить ML‑модель перед продом и избежать утечки данных в scikit‑learn
Высокая метрика на кросс‑валидации ещё не означает, что модель покажет такой же результат после запуска. Разрыв между офлайном и…
ML‑датасет для Data Scientist: практический гайд по проверке качества данных перед обучением модели
Даже хороший алгоритм не спасёт модель, если признаки приходят с нарушенной семантикой или содержат информацию из будущего. Одна…
Распределённые вычисления: гарантия завершения на исполнителях, которые вам ничего не должны
Если вы ведете pet‑проекты, требующие большого количества вычислений, то наверняка сталкивались с проблемой их - вычислений - оркестрации. Содержать…
Бесшовный переход в индустрию: как закрыть разрыв между вузом и реальным ИИ‑проектом
Сейчас в России активно развивается программа найма стажёров ( 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ) — студентов старших курсов — в ИТ‑компани…
ML‑пайплайн как конечный автомат: от данных до аудита решений
Когда бизнес просит объяснить, почему модель вчера одобрила заявку, а сегодня отклонила похожую, одной записи с предсказанием уже недостат…
Побеждаем нестабильность данных
Модель может отлично работать на тестах и быстро терять точность в проде, когда меняется поведение пользователей, спрос или рыно…
Presentation: The Infrastructure Challenge Behind Production AI
The panelists explain the realities of running AI systems reliably at scale. While building models is solved, maintaining production databases under…
Inside Target’s LLM-Based System for Semantic Matching in Marketing Forecast Pipelines
Target built a generative AI system to improve marketing campaign forecasting by retrieving and ranking similar historical campaigns. Using embeddin…
От экспериментов к инфраструктуре: почему корпоративный ИИ требует платформы, а не набора инструментов
Компании по всему миру и в частности российские снова и снова наступают на одни и те же грабли при внедрении ИИ — и причина, как правило, одна: ИИ н…
Что происходит с SDLC в эпоху AI-агентов
Несколько месяцев назад в публичном пространстве появилась история, которую в engineering-сообществе стали называть поучительной. Команда AWS исполь…
Evals: что должен знать каждый AI-инженер в 2026
В июле 2025 coding-агент в Replit проигнорировал явный запрет на изменения файлов (code-freeze) и удалил production-базу – данные примерно 1200 комп…
ИИ пишет код, а кто инженерит ИИ?
Как отличить инжениринг AI-систем от применения ИИ в разработке и почему coding agents в 2026 году требуют больше контроля, тестов и архитектурных г…
От диплома до продакшена: … Часть 7: Инфра, MLOps и уроки масштабирования
3.3. Что я сделал бы иначе Закладывал бы MLOps с первого дня , а не «сначала модель, потом инфраструктура». Параллельно — дешевле. Автоматизировал б…
Uber Improves Restaurant Recommendations Using Real-Time Signals and Listwise Ranking
Uber updates its Uber Eats Home Feed recommendation system using near real-time user sequence features and a Generative Recommender model. The syste…
ClearML Agent: обучение модели в Google Colab
ClearML — это целый космос, так что мы продолжаем разбирать его компоненты. В прошлой статье мы рассматривали ClearML Session и настраивали уд…
Netflix Introduces ‘Model Lifecycle Graph’ to Scale Enterprise Machine Learning
Netflix has developed a graph-based architecture for managing machine learning systems, called the Model Lifecycle Graph. This system maps interconn…