mlops. - страница 2

Что такое RAGFlow и с чем его едят

Если вы хоть раз пользовались LLM, то почти наверняка сталкивались с двумя ее классическими болячками: галлюцинациями и устаревшими знаниями. А когда дело доходит до рабочих задач, появляется еще одна проблема — как использовать внутренние документы компании, не выкладывая их в открытый доступ. 

продолжить чтение

Как мы внедрили AIOps для контроля GPU‑утилизации и повысили её на 60%

Привет, Хабр! На связи Даниил Понизов и Роман Лазовский, руководитель и MLOps‑инженер команды ML‑платформы в RWB. Мы занимаемся разработкой платформы машинного обучения, в том числе — контролируем инфраструктуру и эффективное использование ресурсов.Недавно проходил Inside AI Meetup, где мы рассказали про внедрение AIOps практик в нашей команде — видеозапись вы найдете тут.

продолжить чтение

Приватная LLM в облаке: развертываем RAG-систему в Managed Kubernetes

продолжить чтение

Книга: «LLM на практике. Большие языковые модели от идеи до внедрения»

Привет, Хаброжители!

продолжить чтение

Как за 5 недель построить рекомендательную систему в TravelTech: Kafka и MongoDB вместо Feature Store

Привет! Меня зовут Кристина, я MLOps-инженер в Туту. Занимаюсь тем, что помогаю рекомендательным системам добраться до прода со всеми компромиссами, горящими дедлайнами и новыми идеями. Эта статья — про один из таких запусков.В идеальном ML-мире запуск рекомендаций выглядит примерно так: полгода проектируют хранилище признаков (Feature Store), настраивают, откуда и как берутся данные, гоняют тяжёлые расчёты фичей и моделей, а отдельная команда следит, не деградирует ли модель из‑за изменений в данных. 

продолжить чтение

Бесшовный переход в индустрию: как закрыть разрыв между вузом и реальным ИИ‑проектом

Сейчас в России активно развивается программа найма стажёров (1, 2, 3, 4, 5, 6

продолжить чтение

ML‑пайплайн как конечный автомат: от данных до аудита решений

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я — независимый эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу статьи и книги. Сегодня мы поговорим об очень злободневной теме — отладке. Да, для машинного обучения эта тема тоже очень актуальна. Давайте представим, что вы выкатили новую модель в продуктив. Через неделю бизнес приходит с вопросом: «Почему в пятницу модель одобрила кредит клиенту с просрочкой, а в понедельник — отказала такому же?»

продолжить чтение

CI-CD для данных и моделей на Airflow: как мы деплоим прогноз спроса в «Магните»

Привет, Хабр! Меня зовут Евстифеев Илья, я главный разработчик ML в команде MLOps FnR (Forecast & Replenishment) в MAGNIT TECH. Наша команда:Ислам Янгуразов

продолжить чтение

К2 НейроТех запустил калькулятор ИИ-зрелости для оценки инфраструктурной готовности бизнеса

К2 НейроТех запустил калькулятор ИИ-зрелости для оценки инфраструктурной готовности бизнеса

продолжить чтение

Коробка с нейросетями: готовая ИИ-инфраструктура, которая просто работает

Коробка с нейросетями: готовая ИИ-инфраструктура, которая просто работает

продолжить чтение

123456...10...13