Policy as Code в Apache Kafka: опыт внедрения Open Policy Agent
1 Краткая постановка проблемыНа фоне опыта в развертывании нескольких кластеров Kafka появилось понимание того, что стандартные Access Control List'ы (ACL) неудобны по следующим причинам:сложность в конфигурировании через одну из вспомогательных утилит Kafka (bash‑скрипты, поставляемые в комплекте);необходимость вести реестр разрешений отдельно от ПО‑конфигуратора;
Применяем метод Getting Things Done (GTD) в рабочем мессенджере с помощью тегов
Всем привет, на связи Scrum-мастер команды eXpress Дмитрий Шугалей. Совсем недавно мы добавили функцию тегов в мобильных версиях нашего корпоративного мессенджера (на десктоп-клиенте они работали уже давно), и еще раз убедились, что это вполне рабочий инструмент организации работы над задачами в проекте. Попробовал сам, поговорил с коллегами — и родилась идея посмотреть, как один из популярных методов повышения личной эффективности “встраивается” в рабочий мессенджер при помощи тегов. Получилась эта заметка как отражение личного опыта и нового взгляда на старый известный подход.
Разработали мобильное приложение для криптобиржи EVEDEX — функциональное решение для быстрой и безопасной торговли
Создать мобильное приложение для криптобиржи — всегда вызов. Особенно, если биржа сочетает в себе принципы DEX и CEX, предлагает встроенные кошельки, смарт-аккаунты и управление средствами без посредников. Мы в CleverPumpkin взялись за этот челлендж и разработали EVEDEX — удобное и безопасное приложение для криптотрейдинга.О проекте и наших задачах Мы — CleverPumpkin, разрабатываем и развиваем мобильные приложения и цифровые системы на протяжении 14 лет. Одна из наших ключевых специализаций — решения для финтех-отрасли, в том числе и блокчейна. Мы разрабатывали такие приложения, как Coinchange,
Как сделать компьютерную память из ржавых гвоздей и нейросети — из медных проволок?
Картинка — Kaboompics, Flatart, Freepik Сегодня мы поговорим о таком интересном классе электронных компонентов, который носит название «мемристоры» и позволяет даже строить на их основе нейросети. Их привлекательность заключается в том, что их вполне можно делать даже самостоятельно, из подручных компонентов. В последнее время мы привыкли, что под понятием нейросетей подразумеваются определённые программные структуры. Однако мемристоры позволяют строить нейросети на физической основе! О_о Аппаратные физические нейросети… Как вам такое? :-) Весьма близко к тому, что мы видим в природе, кстати говоря...
Архитектура проекта автоматического обучения ML-моделей
Хабр, привет! На связи Кравцов Кирилл и Суздалев Руслан из команды моделирования поведенческих сценариев Центра развития искусственного интеллекта СПАО «Ингосстрах» (далее – ЦРИИ). В статье поделимся решением, которое помогает нам быстрее обучать и интегрировать модели в компании.С ростом компании и ЦРИИ, в частности, у нас появлялось все больше бизнес-заказчиков, которым нужны были ML-модели. Поэтому потребность росла, а ограниченность ресурсов не позволяла быстро обрабатывать задачи бизнеса и многое уходило в беклог.
Как обучить русскоязычную модель рассуждений — LRM?
Ранее на моем YouTube-канале уже были видео о моделях рассуждений — OpenAI o1/o3, DeepSeek R1. Эти модели обучены с помощью стратегии reinforcement learning находить решения для задач, требующих логических рассуждений. Способность строить цепочки рассуждений, ведущих к решению поставленной задачи, открывают возможность применения таких моделей в математике, программировании и других подобных направлениях.
«Надо учить не знанию, а пониманию»
14 февраля в Российском новом университете – сдвоенный праздник: день рождения гениального физика и популяризатора науки Сергея Петровича Капицы и День всех влюблённых. По инициативе Студенческого научного общества он синтезировался в День влюблённых в науку.
Как готовить Triton: рецепты вашей собственной Inference-платформы
Привет, Хабр! Меня зовут Антон, я DevOps-инженер в команде Data/ML-продуктов Selectel. Если вам нужно запустить небольшой инференс одной ML-модели, можно взять команду бэкендеров, дать им эту модель, они обернут ее в эндпоинт — и готово. Достаточно короткого скрипта из нескольких строк на Python. Но что если нужно запускать несколько моделей, оптимизировать выполнение, работать с ансамблем моделей, задействовать CPU и GPU одновременно и т. д.? Все эти проблемы решает NVIDIA Triton Inference Server. Правда, он добавляет одну новую: разобраться с ним и его документацией — тот еще квест. В статье посмотрим, насколько сложной задачей может оказаться создание собственного инференса и какие аспекты нужно учитывать. Научимся запускать различные форматы моделей, посмотрим на основные фичи Inference-платформы Selectel, запустим несколько популярных LLM и моделей, а также познакомимся со способами оптимизации конфигурации и проектирования интерфейса для модели.
Strava приобрела разработчика приложения Runna
Платформа Strava приобрела фитнес-сервис Runna. Стороны не раскрыли условия сделки. Запущенное в 2021 году приложение Runna представляет собой персонального тренера по бегу.
Разработка CLI с помощью пакета Cobra: как не наступить на змею при написании
Привет, Хабр. Меня зовут Иван Добряев, я разработчик программного обеспечения в Центре технологий VK. Сегодня хочу поделиться опытом по одной достаточно прикладной, но весьма увлекательной теме — разработке командной строки (CLI) на Go.Платформа для инференса ML-моделей (inference platform) у нас молодая, ей всего лишь полгода, и мы активно расширяем команду. Так что, если вы хотите писать сервисы на Go с нуля, то приходите к нам, у нас найдутся задачи на любой вкус.
