A/B тестирование моделей — метрики, фреймворки
Проводите A/B тестирование моделей: метрики, фреймворки. Сравнивайте эффективность ML-решений в продакшене.
Model Monitoring — дрифт данных, деградация
Настройте Model Monitoring: отслеживайте дрифт данных и деградацию моделей. Контролируйте качество ML в продакшене.
Feature Stores — Feast, Tecton, хранение признаков
Внедрите Feature Stores: Feast, Tecton для хранения признаков. Управляйте фичами для ML-моделей централизованно.
MLOps: пайплайны обучения — DVC, MLflow, Kubeflow
Настройте MLOps: пайплайны обучения, DVC, MLflow, Kubeflow. Автоматизируйте жизненный цикл ML-моделей.
Hugging Face: экосистема — Transformers, Datasets
Разберитесь в экосистеме Hugging Face: Transformers, Datasets, Spaces. Используйте готовые модели и данные.
TensorFlow 3.x: обзор — Keras 3, JAX integration
Изучите TensorFlow 3.x: Keras 3, JAX integration. Современные возможности фреймворка для ML проектов.
PyТorch 2.x: что нового — torch.compile, dynamo
Освойте нововведения PyTorch 2.x: torch.compile, dynamo. Ускорьте обучение моделей в 2-3 раза для продакшена.
Computer Vision 2026: YOLO, SAM, DETR — Обзор технологий
Изучите Computer Vision 2026: YOLO для детекции, SAM для сегментации, DETR. Обрабатывайте изображения и видео эффективно.
Speech-to-Text и TTS — Whisper, ElevenLabs
Освойте распознавание и синтез речи: Whisper, ElevenLabs, локальные решения. Добавьте голос в приложение.
Multimodal модели — текст, изображение, аудио
Изучите multimodal модели для работы с текстом, изображениями и аудио. Создавайте приложения с глубоким пониманием контекста.
AI-агенты в продакшене — мониторинг, логирование
Внедрите AI-агентов в продакшен: мониторинг, логирование, тесты. Обеспечьте надёжность и отслеживаемость.
LlamaIndex: работа с документами — Indexes, query
Обрабатывайте документы с LlamaIndex: Indexes, query engines, routers. Создавайте QA-системы по вашим данным.
vLLM: быстрый инференс — PagedAttention, batching
Ускорьте инференс LLM с vLLM: PagedAttention, batching, continuous batching. Производительность для продакшена.
Ollama: локальные LLM — установка, модели, API
Запустите локальные LLM с Ollama: установка, модели, API. Работайте с моделями без облачных зависимостей.
Prompt Engineering: продвинутые техники — CoT, ReAct
Освойте Prompt Engineering: CoT, ReAct, few-shot prompting, templates. Получайте стабильно лучшие результаты от LLM моделей.
Fine-tuning LLM моделей — LoRA, QLoRA, данные
Научитесь fine-tuning LLM: LoRA, QLoRA, подготовка данных, обучение. Адаптируйте модели под свои задачи.
AI-агенты: архитектура — Planning, tools, memory
Разберитесь в архитектуре AI-агентов: Planning, tools, memory, multi-agent. Создавайте автономные системы.
MCP: Model Context Protocol — серверы и клиенты
Изучите MCP: протокол, серверы, клиенты. Интегрируйте LLM с внешними источниками данных и инструментами.
LangGraph: агенты с состоянием — Graphs, nodes
Освойте LangGraph: Graphs, nodes, edges, persistence. Стройте stateful AI-агентов для сложных задач.
LangChain: оркестрация LLM — Chains, Agents, Tools
Изучите LangChain: Chains, Agents, Tools, Memory. Создавайте сложные приложения с большими языковыми моделями.
Векторные базы данных — Pinecone, Weaviate, Qdrant
Сравните векторные базы данных: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus. Выберите оптимальное решение для RAG.
RAG-системы: поиск и векторы — полное руководство
Освойте RAG-системы: embeddings, векторные БД, retrieval. Создавайте умный поиск по документации и данным.
LLM-модели 2026: полный обзор — GPT, Claude, Gemini
Изучите LLM-модели 2026: GPT-5, Claude 4, Gemini, Llama, Qwen. Сравнение возможностей, цен и use cases для вашего проекта.
Zero-copy и mmap в Linux — sendfile и splice
Освойте zero-copy техники: sendfile, splice, memory-mapped файлы. Максимизируйте производительность I/O операций в Linux.
Распределённые транзакции и 2PC — Saga, Paxos, Raft
Изучите распределённые транзакции: Two-Phase Commit, Saga, консенсус-алгоритмы. Решите проблему согласованности в микросервисах.
Lock-free структуры данных — атомарные операции и CAS
Изучите lock-free структуры: атомарные операции, CAS, memory ordering. Создавайте высокопроизводительные многопоточные приложения.
Write-ahead logging и журналирование — WAL в PostgreSQL
Изучите WAL: журналирование, redo/undo логи, recovery. Обеспечьте durability и надёжность базы данных при сбоях.