РосНОУ стал новым партнером «Школы 21»
Одним из, безусловно, положительных итогов уходящего года можно считать подписание соглашения о взаимодействии в области информационных технологий и подготовки кадров в ИТ-сфере. Мероприятие прошло в кампусе «Школа 21. Ярославия» в Ярославле. РосНОУ присоединился к ведущим вузам-партнерам «Школа 21» - РАНХиГС, МГИМО МИД России, Санкт-Петербургскому политехническому университету Петра Великого, Университету науки и технологий МИСИС, Сеченовскому университету, РУДН и ВГИК.
Как построить идеальную «песочницу» для ML-моделей
Привет, Хабр! Я Даниил Салман, техлид по контейнеризации. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции DevOops. Разберёмся, как сделать такую ML-«песочницу», где Data Scientist пишет код, а всё остальное (установка драйверов, выделение ресурсов, деплой и тренировка модели, сбор метрик) уже настроено на бэкенде. Написали максимально просто и доступно, чтобы понять смог даже человек с минимальным погружением в тему. Идеи из этой статьи можно применять в любой инфраструктуре — важно лишь понимать основы: как работает k8s-кластер, Docker и python-фреймворки. Итак, поехали!
Как мы случайно сделали стартап, пока учили ИИ работать с реальной инфраструктурой
Когда мы впервые увидели AI-чаты, это выглядело впечатляюще. Они писали код, помогали с документацией, объясняли архитектурные решения.Это было хорошо. Но довольно быстро стало понятно главное:Для реальной работы этого недостаточно.ИИ умеет говорить, но не видит, что происходит в системе
Xiaomi Mimo V2: Как бесплатная модель от вендора смартфонов обошла Qwen 235B в генерации образовательного контента
Мы ожидали увидеть очередную "легкую" модель для телефонов, а нашли hidden gem, который генерирует учебные материалы лучше, чем модели в 100 раз больше. Подробный разбор с JSON-ами, промптами и сравнением.Скрытый текстXiaomi MiMo V2 Flash — бесплатная модель на OpenRouter, которая:🏆 Генерирует лучшие педагогические сценарии среди протестированных моделей⚡ Работает в 3x быстрее Qwen 3 (11 сек vs 34 сек)🎯 100% валидный JSON с первой попытки💰 Стоит $0.00 (пока)Когда использовать: EdTech, онбординг, soft skills, обучающие боты.
Как мы учили ИИ тушить инциденты вместо нас (что из этого вышло)
Привет, меня зовут Артем, я тимлид DevOps в одной аутстафф-компании. Столкнулись с классической ситуацией: десятки микросервисов, Kubernetes, куча observability-стека (Prometheus, Loki, Tempo, Grafana) и... постоянные ночные инциденты. «High CPU», «Pod CrashLoopBackOff», «5xx errors rising». У нас есть runbooks, документация, скрипты для быстрого доступа к логам. Но в 3 ночи, когда срабатывает критический алерт, тратишь время на то, чтобы проснуться, сообразить, куда залогиниться и какую команду выполнить… Мы задались вопросом: а если первым на инцидент будет реагировать не человек, а ИИ-агент?⠀⠀Боль, которую мы хотели решить:1.
-push — как мы автоматизировали релизы в Claude Code и забыли про ручные changelog’и
Одна команда — и Claude Code сам анализирует коммиты, определяет тип релиза, генерирует changelog, обновляет версии и пушит в GitHub. Разбираем внутрянку 1000-строчного bash-скрипта.Скрытый текстКоманда /push — это slash-команда для Claude Code, которая:Анализирует все коммиты с последнего релизаАвтоматически определяет тип версии (patch/minor/major) по conventional commitsГенерирует CHANGELOG.md в формате Keep a ChangelogОбновляет все package.json в монорепозиторииСоздаёт git tag и пушит в remoteОткатывает все изменения при ошибкеРепозиторий:
Управляю VDS с телефона: Telegram-бот + Claude Code CLI
Я не devops, поэтому хотел получать ответы на человеческом языке в любое время. Ты в дороге, приходит алерт, нужно срочно посмотреть логи или проверить статус сервиса. Достаёшь телефон, открываешь SSH-клиент, набираешь команды...В итоге, я написал Telegram-бота, который принимает запросы на человеческом языке и выполняет их через Claude Code CLI. Теперь вместо journalctl -u nginx --since "1 hour ago" | grep error я просто пишу в Telegram: «Покажи ошибки nginx за последний час». Выложил в opensource.В статье расскажу про архитектуру и примеры.Claude Code CLI
DevSecOps или задача трех тел
Если совершенно случайно в вашей работе возникают критические ошибки на проде, которые исправляются слишком долго. А еще, возможно, специалисты по безопасности начинают выявлять уязвимости только после релиза. Или вдруг в команде используются ручные проверки, например: сборки кода выгружаются вручную, а ИБ их «бесконечно долго» сканируют и отдают вместе со своим рукописным отчетом.Эта статья по мотивам моего доклада
Оцифровываем сырую документацию компании с помощью ИИ локально! DeepSeek-OCR + Qwen 1.5
Недавно получил задачу сделать автоматизированную оцифровку характеристик из паспортов товаров в БД, а не изменение параметров вручную в ERP. Я подумал, было бы здорово поделиться, как я это сделал, с вами на Хабре!Базовые задачи:Нужно, чтобы это все работало локальноСистема должна принимать разные форматы (.doc, .pdf, .png)Возможность создавать динамические таблицы, куда ИИ будет заполнять сама информацию, а не хардкодить для каждой категории паспорта свои отчетыЖелательно, чтобы все работало на одной видеокарте (в моем случае 3090 на 24GB VRAM)
