Как превратить хаотичный ML-проект в систему: пошаговый гайд по DVC + GitHub Actions
Если ваш эксперимент нельзя воспроизвести командой git checkout && dvc pull, а model_final_v2_new.pth - норма, у вас проблема с ML-инженерией. Дело в воспроизводимости, которую вы теряете уже сегодня. Никакой сложной инфраструктуры (всего два инструмента). Что нужно: DVC для контроля версий данных и моделей + GitHub Actions для автоматизации. В связке они дадут вам полноценный ML-пайплайн бесплатно и за один вечер :)⠀⠀Почему это важно СЕЙЧАС? (даже для сольного проекта)?Проблема без пайплайна
Githab CLI и Github Actions на страже вайб кодинга с мобильными агентами Cursor
Меня зовут Авенир Воронов и я отвечаю за Лабораторию инноваций в компании "ДАР". В этой статье я расскажу про опыт работы с агентами курсора и великолепный Github Cli, который сэкономил кучу времени.ВступлениеЛето. Время отпусков. Делать нечего.Можно залипать в рилсах или сериальчиках на пляже, но зачем, если можно создать что-то прикольное с мобильного через агентов. Начнем с самого простого (стоит 20 USD в месяц или 3 тыс руб в год, если немного поискать).
Как я ушёл с Kotlin (Spring Boot) на Go (Gin) и сделал AI-чат с WebSocket и GPT-4
Меня зовут Артём, я занимаюсь коммерческой разработкой с 2019 года. Последние несколько лет я активно использовал Spring Boot для создания backend-сервисов на Java и Kotlin.Но в какой-то момент захотелось попробовать что-то новое. Не потому что Spring надоел, а просто чтобы выйти из зоны комфорта и узнать, как чувствует себя проект на другом языке. Я решил: возьму уже начатый pet-проект, перепишу его на Go — и посмотрю, как изменится подход, скорость разработки, ощущения.
TensorFlow, Azure Machine Learning, GitHub Actions и Bicep: Создаем полный MLOps-конвейер
ВведениеВ этом руководстве мы с вами создадим MLOps‑конвейер с использованием TensorFlow, Azure Machine Learning (AML), GitHub Actions, и Bicep (IaC).Этот конвейер будет охватывать весь жизненный цикл разработки моделей машинного обучения, включая предварительную обработку данных, обучение моделей, оптимизацию гиперпараметров, оценку моделей, развертывание и внедрение конвейеров CI/CD.По завершении этого руководства вы получите надежную, масштабируемую и удобную в обслуживании MLOps‑систему.Что вам потребуетсяПеред началом работы убедитесь, что у вас есть следующее:Аккаунт GitHub: Для контроля версий и CI/CD.
