Software 3.0: теория Карпатого vs реальность
«Самый горячий язык программирования сегодня — английский», — заявил Андрей Карпатый в своей лекции о Software 3.0. Звучит как мем, но за этой фразой стоит серьезная концепция эволюции разработки ПО. Карпатый предложил простую, но мощную модель: как мы дошли от написания кода на C++ до промптов на естественном языке. При этом сама концепция остается спорной — одни называют её «новой операционной системой», другие видят дорогой эксперимент с непредсказуемым поведением. Разобрал лекцию, убрал пафос и оставил практические выводы для разработчиков, продакт-менеджеров и CTO, которые решают, когда и как внедрять LLM в свой продукт. Ниже — основные тезисы Карпатого и контраргументы из реальной практики.
Как построить безопасный MLOps-pipeline: Tier-уровни зрелости, принципы и реальные инструменты
Модели машинного обучения (ML) становятся ключевой частью современных продуктов и сервисов, и вопросы их безопасной разработки выходят на первый план. Однако на практике у многих команд нет понимания, как именно выстраивать защиту — на каких этапах, с помощью каких инструментов и против каких угроз.Меня зовут Александр Серов, я ведущий специалист по безопасности больших языковых моделей в Swordfish Security. В этой статье я покажу, как подходить к безопасности ML-систем системно — через уровни зрелости, жизненный цикл моделей и реальные практики.
Как мы создали систему раннего предупреждения импульсивных торговых решений: опыт отдела Rapid и Лаборатории инноваций
Что такое «импульсивные торговые решения» и как от них защититься: разработка системы раннего предупреждения трейдеровСовременный трейдинг предоставляет широкие возможности для инвестирования и спекуляций на финансовых рынках. Однако, как и в любой деятельности, связанной с риском и принятием решений, важно развивать здоровые торговые привычки, которые способствуют долгосрочному успеху.В нашем отделе Rapid при поддержке Лаборатории инноваций мы задались вопросом: можно ли с помощью машинного обучения выявлять признаки импульсивных торговых решений у трейдеров и предоставлять им
Развёртывание ML-моделей в картинках
Всем привет! Меня зовут Алина. Ранее я вам рассказывала про то, как можно спроектировать Feature Platform. Сегодня речь пойдёт об очень важном компоненте ML-платформы — о развёртывании ML-моделей, а также о связанных с ним компонентах.Если во время обучения модель живёт в ноутбуках и экспериментальных средах и может работать как угодно, то в эксплуатации она должна работать быстро, стабильно и предсказуемо. Давайте разберёмся, как правильно вывести модель в «боевой режим». И начнём с анализа процесса.Как выглядит процесс развёртывания
MVP по «умному» поиску данных
Всем привет, меня зовут Александр, я аналитик в Альфа-Банке. Совместно с командой мы разрабатываем и развиваем платформу для дата-инженеров (DE) и дата-саентистов (DS), именуемую Feature Store. Она даёт возможность коллегам работать с большими данными и упрощает бюрократию жизненного цикла создания ETL и ввода моделей в промышленную эксплуатацию.Но хотелось бы улучшить процесс по поиску данных в ней, так как объёмы информации стремительно растут.
Теневая сторона AutoML: когда no-code инструменты вредят больше, чем помогают
Абстракция — не новинка в мире разработки, но в машинном обучении абстракция без контроля превращает автоматизацию в архитектурный риск.AutoML для многих организаций стал входной точкой в машинное обучение. Он обещает именно то, что хотят услышать команды, находящиеся под давлением: вы приносите данные, а мы займёмся моделированием. Не нужно управлять пайплайнами, настраивать гиперпараметры или изучать scikit‑learn и TensorFlow — просто кликай, перетаскивай и развёртывай.На первых порах — сплошной восторг.
To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab
Локальная работа в Jupyter-ноутбуках – неотъемлемая часть исследований и экспериментов нашего ML-отдела. Но из какой среды эти ноутбуки лучше запускать? Мы пользуемся двумя вариантами: запуском из Docker-контейнера и запуском в изолированном локальном Poetry-окружении.О чем и для кого эта статья
Как не переплатить за автоматизацию? Разбираем, когда стоит подключать ML
Часто автоматизация средствами ML ассоциируется с быстрым ростом эффективности бизнеса, но на практике оборачивается молниеносным увеличением затрат. Поэтому подход «Если делаешь что-то больше одного раза, автоматизируй это» выглядит слишком радикальным. Как понять, действительно ли вам нужны ML-технологии или же ваши задачи можно закрыть простыми скриптами и правилами? Чтобы разобраться в этом вопросе, мы в Selectel исследовали успешные кейсы автоматизации в финансовом секторе, телекоме и IT-инфраструктуре, опираясь на экспертизу специалистов из T-Банк, PIX Robotics и Netcracker. Подробности под катом!
MLечный путь 2025 — знания, опыт, коммьюнити. Как это было?
Привет, Хабр! 23 апреля мы провели в Петербурге митап для ML-специалистов. Спикеры обсудили запуск LLM в продакшен, оптимизацию GPU-инференса, а также Edge-решения для медицины и агросектора. Минимум теории — больше кейсов от Selectel, Cloud.ru, Celsus и Русагро. Как подобрать инфраструктуру под LLM? Как контейнеризировать GPU в многоарендных средах? Как запускать ML на комбайне или медицинском поезде без интернета? На эти вопросы ответили в четырех докладах на MLлечном пути. А еще мы организовали питч-сессию для стартапов. Пять проектов на стадии pre-MVP боролись за призовой фонд в 100 000 бонусов. Победителей выбирали сами зрители. В тексте рассказываем, как все было.
Переходим от legacy к построению Feature Store
Невероятная история о том, как внедрить систему Feature Store в проект с огромным legacy и получить профит.Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Дащенко, я из компании Домклик, которая решает все вопросы, связанные с недвижимостью, включая оценку стоимости недвижимости любого типа. Это статья по мотивам моего доклада на конференции Highload++ про интерфейс между данными и ML-моделями Feature Store: как мы сделали его с нашей командой, каких результатов добились и с какими подводными камнями столкнулись на пути.
