Практические how-to для инженеров.
Обернуть модель в контейнер и пульнуть через MQTT на железку в тайге — это не инженерия. Разбираем, почему облачные подходы ломаются на границе сети и как выстроить жесткий пайплайн выкатки на сотни объектов.
Дефолтные параметры HNSW из туториалов убивают сервера на проде по памяти. Разбираем физику графового индекса: как M и ef_construction реально влияют на RAM и latency, и как калибровать векторный поиск под SLA.
Инференс на ребре может летать, но без нужной бумажки ваш edge-ПАК не пройдет закупку. Разбираем новые требования Минцифры к датасетам, нацрежим, налоговые льготы и почему запись в базе — это еще не гарантия инженерной зрелости.
Верите, что системный промпт защитит вашего ИИ-агента от удаления базы данных? Разбираем карту угроз и строим настоящий контур безопасности on-prem, который перехватывает каскадные ошибки и инъекции до того, как они уронят систему.
Как один сбой автономного агента обошелся нам в 43 000$ за два часа, почему ручное тестирование LLM не масштабируется, и как выстроить контур оценки, который остановит регрессию еще в CI/CD.
Пытались управлять клапанами прямо из нейросети и чуть не взорвали цех. Рассказываю, как продлить жизнь брошенным контроллерам Siemens без переписывания логики и срыва сроков.
Встраивать аудит в нейросеть после релиза — как прикручивать тормоза к летящему болиду синей изолентой. Разбираем, почему black-box модели станут вне закона и как спроектировать инференс, чтобы не сесть.
Дефицит железа окончательно добил привычные архитектурные подходы. Рассказываю, как мы чуть не завалили промышленный проект из-за сорванной поставки GPU, и почему сжатие нейросетей под CPU и edge — единственный выход из кризиса.
Давать LLM прямой доступ к мутации данных — верный способ положить прод. Разбираем архитектуру безопасных AI-агентов: почему системные промпты не работают, как строить dry-run контуры и где автономия превращается в пулю в ногу.
Почему договор на разработку нейросети нельзя писать как ТЗ на обычный софт. Разбираем, как перевести абстрактное «хорошо распознавать» в жесткие метрики, приемочные пороги и физические лимиты edge-железа.
Своя GPU-инфраструктура или аренда облака? TCO-расчет на 3 года для ML часто делают в лоб: умножают цену аренды на часы. Это прямой путь к кассовому разрыву. Показываю реальную математику на A100.
Почему добавление агентов работает как умножитель точек отказа. Разбираем архитектуру на железе клиента, жесткое разделение ролей, скрытую цену токенов и честную математику задержек инференса.
Страница 15 из 19 · 223 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.