Один Dockerfile, два make-таргета и семинар, где студенты наконец пишут код
Я веду семинары по машинному обучению на ФКН ВШЭ. Чтобы понять, как работает градиентный спуск, нужно написать его руками. Чтобы разобраться, почему модель переобучается, нужно самому поковырять гиперпараметры, посмотреть, как меняются кривые обучения, попробовать регуляризацию. Лекция даёт интуицию, но интуиция закрепляется через эксперимент.И вот тут начинается проблема. Классический формат семинара: я стою перед аудиторией, пишу код, объясняю. Студенты смотрят. Кто-то конспектирует, кто-то фотографирует экран. Но не делает.Мне хотелось, чтобы семинар был не демонстрацией, а
Больше чем ядро: как пет-проект вырос в мультитенантную платформу для создания AI-агентов
СодержаниеПролог. Краткость - сестра таланта... Часть 1. Концепт Часть 2A. Вайб-кодинг: философия и инструменты Часть 2B. Вайб-кодинг: практика взаимодействия Часть 3. Архитектура: первый блин комом Часть 4. Релиз и фичи Часть 5. Закат и рассвет Часть 6. Мультитенантная архитектура Часть 7: Сценарии — декларативная магия Часть 8. Эволюция системы плагинов: от модулей к экосистеме
Meeting-LLM: Транскрипция + ИИ-анализ совещаний в одном окне своими руками (T-One + GPT-OSS-20B)
В интернете огромное количество гайдов на тему транскрибации аудио и анализа совещаний через ИИ. Но все они описывают разрозненные решения: отдельно транскрибируй аудио, затем отправь в ChatGPT, и так далее.Я решил комплексно подойти к этому вопросу и навайбкодить веб-приложение, где все задачи решаются в одном окне, а именно:Хранение транскрипцийЧат с ИИ по содержимому встречиСтруктурированные протоколы (задачи, решения, события)Рекомендации ИИ на базе текущей и предыдущих встречИнтеграция с CRM в один клик (beta)
Деплой ML-моделей: что от вас реально ждут на работе
Новички часто не понимают, что именно считается деплоем ML-модели и насколько глубоко в этом нужно разбираться. Ниже я покажу, как деплой выглядит на практике, насколько он важен для начинающего ML-инженера и с какими технологиями имеет смысл познакомиться в первую очередь.Деплой ML-модели — это момент, когда обученная модель становится частью продукта. Модель перестаёт жить в ноутбуке и начинает работать в бизнес-логике: её можно вызывать из других сервисов и систем.В вакансиях ML-инженеров часто упоминают десятки технологий, связанных с деплоем: Docker, Kubernetes, CI/CD и другие.
6 Docker-фич для продвинутого использования. Часть 2
Привет Хабр! Снова.Docker уже давно стал стандартом, и базовые команды вроде docker run, docker build или docker compose up знакомы любому разработчику. Но экосистема и инструментарий контейнеризации гораздо глубже.В этом материале мы отойдём от банальных инструкций и разберём шесть продвинутых инструментов и настроек. Думаю, вы узнаете для себя что-нибудь новое.Читайте первую часть по ссылке.Dive: Рентген для образовDive
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)
Как я внедрил агента в бекенд-прод для решения рутинных задач
TL;DRМы собрали рабочего ИИ-агента-разработчика, который сам анализирует задачи в Jira, уточняет детали, пишет код, запускает сборку, фиксит ошибки, создаёт MR в GitLab и отправляет его человеку на ревью. Он работает параллельно на нескольких задачах, благодаря чему суммарное время выполнения пачки задач падает почти втрое. Команда избавилась от рутины, а скорость разработки выросла без расширения штата.Использовали: Ollama + Qwen3 Coder, PostgreSQL, Docker, GitLab/Jira API, систему строгих JSON-действий.Столкнулись с контекстом, "галлюцинациями", GPU и самовольными правками кода - всё решаемо архитектурой.
Docker для начинающих: что это такое и как пользоваться
Статей про Docker много не бывает.В этом материале мы разберём базу: что такое Docker, как он работает и зачем нужен, а затем пошагово пройдём путь от установки до запуска первого контейнера.С подготовкой статьи помог:
