Практические how-to для инженеров.
Покупать флагманские видеокарты без инфраструктуры доставки данных — ошибка, на которой спотыкаются почти все. Рассказываю, как построить кластер, где кремний реально работает под нагрузкой, а не простаивает в ожидании IO.
На тысяче изделий можно получить 99% точности, ни разу не найдя дефект. Объясняем, какие числа запросить у подрядчика и что проверить на своих данных.
Трекинг объектов в видеопотоке: ByteTrack, BoT-SORT и почему ID скачут на реальном железе. Разбираем, как Re-ID убивает FPS, откуда берутся фантомы в аналитике и почему красивые демо-видео лгут.
Синхронная запись терабайтных весов убивает до 20% времени GPU. Разбираем реальные бенчмарки I/O-блокировок, математику отказов кластера и настройку асинхронных бэкапов.
Как заставить легаси-парк IP-камер работать с нейросетями, не обрушив локальную сеть. Разбираем хардкорную физику: от лимитов NVDEC и правильного дропа кадров до аппаратной отправки сигналов в контроллеры турникетов с жесткой задержкой до 300 мс.
В 2021 году мы выкатили предиктивное обслуживание насосов, и модель выдала 99% ROC AUC на валидации. В проде она легла в первый же день. Разбираем, как ловить мусор в ингесте до того, как он отравит инференс.
Облачные API в медицине — это статья за утечку данных. Разбираем архитектуру on-premise пайплайна: как связать ASR и LLM на локальном железе, победить шумы в кабинете и заставить нейросеть отдавать строгий JSON для медицинской системы.
Ваш RAG-пайплайн ляжет в первый день продакшена, если векторная база не готова к нагрузке. Разбираем пределы прочности pgvector, когда пора переходить на Qdrant, и где реально нужна голая FAISS.
Камеры на складе обычно пишут видео в архив, который никто не смотрит. Разбираем, как превратить их в валидатор: считать паллеты на edge-устройствах, сверять план с WMS и рубить простой фур.
Коробочный поиск слеп к терминологии, а кастомный векторный движок требует настройки. Разбираем анатомию корпоративного поиска: гибридные пайплайны, интеграция с правами доступа, честные бюджеты и математика приемки по Golden Set.
Внедряете ML в финтехе или госсекторе? Забудьте про деплой в один клик. Разбираем, как динамические веса нейросетей, драйверы GPU и внешние зависимости ломают классические проверки инфобеза и почему аттестованный контур убьет ваш MLOps.
Пассивный поиск по базе знаний работает только на демо-стендах. Разбираем, как превратить LLM из слепого генератора текста в оркестратора, который оценивает контекст, ищет недостающие факты и умеет вовремя остановиться.
Страница 14 из 19 · 227 материалов
Оставьте имя и Telegram — остальное обсудим. Без брифов на 40 слайдов и звонков по три раза.
Отвечаем за пару часов·отвечает инженер, а не отдел продаж·NDA до передачи данных
Любой один канал — куда удобнее, туда и ответим
Без спама и звонков-роботов. Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой персональных данных.