Когда руководитель просит «внедрить ИИ в бизнес‑процесс», обычно за этим стоит неприятная реальность: бюджета нет, данные нельзя отдавать в облако, разработчиков под рукой тоже нет, а показать результат нужно почти сразу.В этой статье — практический маршрут,
Привет, это дев-команда. Последние пару вечеров мы занимались тем, что любой, кто делал ИИ-агента, узнает с полуслова: «а давайте ещё одного». Сначала был один support-бот. Потом ему понадобился «начальник». Потом мы поняли, что та же инфраструктура отлично тащит маркетинговых userbot’ов. Три разных агента, три роли — но общий мозг, общий слой инструментов и один кошелёк. Читать далее
Зависимости между слоями приложения | Внедрение конструктора, время жизни Продолжаем борьбу за слабую связанность. В предыдущей заметке мы рассмотрели зависимости между слоями приложения, прейдем к меньшим формам. Агрегация, внедрение конструктора Объекты/классы системы, как
Внедрение надёжных MLOps-решений может принести значительные выгоды компаниям, инвестирующим в машинное обучение. Однако важно понимать, какие инструменты использовать и как их применять. При этом освоение и интеграция новых решений, упрощающих рабочий процесс, тоже могут стать вызовом.В этой статье рассмотрим инструменты для развёртывания моделей. Они помогут вам масштабировать и управлять жизненным циклом машинного обучения, включая сервинг, мониторинг и управление API-эндпоинтами. Читать далее