RU

Одно имя метрики, разные эксперименты: почему состав выборки надо хешировать

Рядом с метрикой принято хранить версию модели и версию данных, но этого мало. Правило отбора объектов в оценку расходится двумя способами: список и…

метрикивоспроизводимостьвалидацияmlopsбэктестэкспериментыкачество-данных
Habr
RU

ИИ дешевеет, а ваш компьютер дорожает: как OpenAI и Anthropic устроили гонку цен

Цены пошли на спад. 22 сентября Anthropic и OpenAI с разницей примерно в полтора часа выпустили модели дешевле своих предшественников, а DeepSeek от…

aimlmlopsAnthropicOpenAIDDR5ии компанииии моделидайджест-ml
Habr
RU

Зачем Авито нужна своя Inference-платформа для ML/LLM-сервисов: PaaS vs отдельное решение

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Алексеев , я ML Ops-инженер в Авито . В этой статье я разберу, почему существующий PaaS — отличный инструмент для веб…

inferencemlopsKServeLLMKubernetesPaaSML-платформаopen sourceML-инфраструктурасезон код будущего
Habr
RU

Зелёный пайплайн ничего не доказывает. Семь способов, которыми quality gate пропускает брак в прод

if roc_auc < 0.85: exit 1 — примерно так выглядит quality gate почти в каждом ML-пайплайне, который мне попадался. В обычном CI то же самое — кол…

qualitygatesquality gatedevopscimlopsмашинное обучениетестированиекачество кодавалидация моделейruvds_статьи
Habr
RU

Зачем нейросети «обвязка»: как превратить LLM в рабочий AI-сервис

Большую языковую модель можно скачать с Hugging Face, развернуть на сервере с GPU и отправить ей первый запрос. Технически LLM уже работает: получае…

aimlmlopsharnessharness engineeringобвязкаобвязка агентаllmllm-модели
Habr
RU

Ищем замену MinIO в условиях импортозамещения: опыт тестирования трех S3-совместимых хранилищ

Привет, я - Иван Засухин, DataOps Лаборатории искусственного интеллекта департамента больших данных Россельхозбанка. Мы одна из команд платформы RAI…

MiniOs3ЗакромаRustFSseaweedfsdataopsmlopsAnalyticsOps
Habr
RU

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

С ростом числа финансовых операций аналитикам всё сложнее вручную разбирать срабатывания систем финмониторинга — а большинство из них ложные. Привет…

mlopsмашинное+обучениефинансовый мониторингml-пайплайнриск-скорингдрейф данныхmlflowapache airflowshapaml
Habr
EN

CI said the deploy succeeded

There is a moment in every incident where someone asks "wait, is the fix even deployed?" and the room goes quiet. Somebody pulls up the CI dashboard…

aidevopsmlops
Dev.to
RU

От 6 часов до 20 минут: как мы ускорили коллаборативную модель в рекомендациях Авито

Привет, я Салават Динмухаметов, senior ML-engineer в команде рекомендаций Авито . В статье расскажу, как мы изменили систему рекомендаций на главной…

рекомендательные системыколлаборативная фильтрацияэмбеддингиmlopskafkagpukubeflow
Habr
RU

Kubernetes без границ: Managed Kubernetes как вычислительный центр для ИИ

Эволюция искусственного интеллекта дошла до стадии, когда загрузка весов нейросети из открытого репозитория сводится к нескольким кликам, тогда как…

vk cloudmanaged kuberneteskubernetes для ииgpu-as-a-servicegpu-кластерымашинное обучениеmlopskubeflowkservenvidia gpu operator
Habr
RU

650 млн точек, 3 поломки и PI System: технический разбор предиктивной аналитики на НПЗ (часть 2)

Часть 2 из 2. В первой части серии мы предсказали отказ насоса за 60 дней и выяснили, что годами чинили не то. Увидели, что материал встретил вашу ж…

машинное обучениеdata engineeringbig dataпромышленностьнефтегазпредиктивная аналитикаtime seriesanomaly detectionmlopsindustrial ocean
Habr