3.3. Что я сделал бы иначеЗакладывал бы MLOps с первого дня, а не «сначала модель, потом инфраструктура». Параллельно — дешевле.Автоматизировал бы тестирование данных раньше. Самые неприятные баги — не в коде, а в «тихом» изменении распределения.Завёл бы playbook для инцидентов. Когда что-то падает в три часа ночи, нужен чеклист, а не паника.Глава 4. Чеклист: готов ли проект к масштабированиюЭто самая практичная часть — её можно унести с собой. Читать далее
Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 1.Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 2.Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 3.Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 4.Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с
ИИ всё чаще упирается не в качество промпта, а в то, что происходит дальше: как встроить модель в рабочий процесс, наблюдать за агентом, контролировать качество и понимать стоимость эксплуатации. В этой подборке собраны открытые уроки про LLM, ИИ-агентов, MLOps, Data Drift и другие практические задачи, с которыми сталкиваются разработчики и команды, когда AI выходит за пределы экспериментов. Смотреть подборку
В этом материале мы подробно разбираем концепцию MLOps. Более того, делаем это тремя способами. Сначала теоретически — через самую толковую, на наш взгляд, схему MLOps. Затем — концептуально, через артефакты, которые заложены в подходе. И наконец, через понимание MLOps как…