Как мы не выбрали Airbyte: обзор и особенности инструмента
ML и Data
Тестируем ИИ-агентов и нейросети, разбираем архитектуры, подбираем серверы и настраиваем MLOps.
-
-
Как ускорить ML-эксперименты и работу с моделями
-
Как рефакторить Ansible-плейбуки с помощью ChatGPT
-
Парк юрского периода: как развернуть Diffusers для генерации изображений
-
Как оптимизировать видеоаналитические сервисы. Пример ГК «Русагро»
-
Деплой и поддержка сотни ML-моделей. Опыт Контура
-
Полезные материалы по Data Science и машинному обучению: 2 часть
-
Как поднять платформу для анализа данных за вечер
-
Подборка докладов ML-митапа: инфраструктура, дрифты модели, компьютерное зрение
-
Увеличиваем FPS в аниме с помощью нейросети и GPU Tesla T4
-
ML в Managed Kubernetes: для каких задач нужен кластер с GPU
-
Big Data: что такое большие данные и где они применяются