Привет, Хабр! Меня зовут Антон и я занимаюсь задачами NLP в компании Ростелеком Информационные технологии. Если вам приходилось разбирать большие массивы текстов: отзывов, обращений в поддержку или комментариев, то вы знаете, насколько это трудоемкий процесс.В статье я покажу,…
Что будем делать или что может быть интересного в статье:- Пайплайн из двух независимых LLM агентов- Запуск и анализ ошибки UI автотеста (Root Cause Analysis)- Фикс автотеста в цикле с его запуском.- Кастомизация MCP инструментов чтобы оптимизировать контекстное окно.- Система приоритетов в работе LLM агентов. Читать далее
В предыдущей статье мы с вами рассмотрели несколько несложных способов ускорить Pandas через jit-компиляцию и использование нескольких ядер с помощью таких инструментов как Numba и Pandarallel. В этот раз мы поговорим о более мощных инструментах, с помощью которых можно не только ускорить pandas, но и кластеризовать его, таким образом позволив обрабатывать большие данные. Часть 1: Numba Multiprocessing Pandarallel Часть 2: Swifter Modin Dask Читать дальше →
Когда бизнес просит объяснить, почему модель вчера одобрила заявку, а сегодня отклонила похожую, одной записи с предсказанием уже недостаточно. В статье разберём, как выстроить воспроизводимый ML‑пайплайн с контролем данных, версий и состояний, чтобы решения модели можно было восстановить, проверить и обосновать. Разобрать пайплайн