LLMOps

12 публикаций по теме

LLMOps

Ограничение скорости и квоты для общих ИИ-развертываний

В гайде рассматривается сценарий разделяемого развёртывания ИИ-модели gpt-oss-20b среди шести команд. Обсуждаются методы ограничения скорости и резервирования квот для предотвращения конфликтов между пакетными задачами, приоритетными запросами и случайными нагрузками.

1 мин

вчера

Статьи

Само-хостинг LLM на практике: проблемы и уроки

Статья описывает реальные трудности локального запуска LLM: от нехватки VRAM и задержек до проблем с промптами и дообучением. Подробно разобраны обходные пути вроде квантизации, оптимизации контекста и тестирования шаблонов. Само-хостинг требует инвестиций в железо и методичный подход, но даёт полный контроль.

6 мин

29 апреля 2026 г.

Статьи

10 концепций инженерии LLM за 10 минут

Обзор раскрывает 10 ключевых концепций инженерии больших языковых моделей: инженерия контекста, вызов инструментов, MCP, A2A, семантическое кэширование и другие. Эти блоки помогают создавать надежные масштабируемые приложения ИИ. Понимание их объясняет стабильность систем и выходит за простые промты.

5 мин

7 апреля 2026 г.

Статьи

7 способов уменьшить галлюцинации в продакшен-LLM

Галлюцинации в LLM решают как системную задачу семью методами: от RAG и обязательных цитат до инструментов, верификации и мониторинга. Подходы опираются на данные, проверки и отказы, повышая надежность приложений. Непрерывная оценка предотвращает регресс качества.

5 мин

18 марта 2026 г.

Статьи

5 мощных декораторов Python для LLM-приложений

Пять декораторов Python на базе functools, diskcache, tenacity, ratelimit и magentic решают типичные проблемы LLM-приложений: дублирующиеся запросы, сбои сети, превышение лимитов и неструктурированные ответы. Примеры кода показывают кэширование в памяти и на диске, повторные попытки, throttling и парсинг с Pydantic. Такие приемы сокращают задержки, затраты и упрощают разработку.

6 мин

6 марта 2026 г.

Статьи

Инженерия данных в эпоху LLM

Статья разбирает изменения в инженерии данных из-за LLM: от подготовки массивов для обучения до RAG-архитектуры, векторных баз и мониторинга. Ключевые аспекты — объем, разнообразие и качество данных, инструменты вроде LangChain, Pinecone и Spark. Это позволяет создавать эффективные ИИ-приложения.

8 мин

2 марта 2026 г.

Статьи

5 мощных декораторов Python для чистого ИИ-кода

Пять декораторов Python помогают писать чистый код для ИИ: ограничитель параллельных вызовов LLM, JSON-логгер, инжектор фич вроде is_weekend, фиксатор сида и fallback с мок-данными. Они используют стандартные библиотеки вроде functools.wraps и asyncio.Semaphore. Эти инструменты отделяют рутину от основной логики в ML-проектах.

5 мин

30 апреля 2026 г.

Статьи

7 шагов к освоению развертывания языковых моделей

Статья разбирает 7 шагов для перехода от локального прототипа языковых моделей к стабильной продакшен-системе. От фиксации задачи и выбора модели до защиты, оптимизации и постоянных улучшений по реальным данным. Подход решает проблемы с задержками, расходами и неожиданными сценариями использования.

9 мин

15 апреля 2026 г.

Статьи

LLMOps в 2026: 10 инструментов для каждой команды

В 2026 году LLMOps требует полноценного стека инструментов для оркестрации, мониторинга, оценок и интеграций. Список предлагает по одному решению на ключевую задачу: от PydanticAI для type-safe выходов до Composio для внешних сервисов. Эти инструменты помогут командам строить надежные продакшн-системы.

5 мин

2 апреля 2026 г.

Статьи

10 Python-библиотек для инженеров LLM

Список из 10 Python-библиотек поможет инженерам LLM справляться с ключевыми задачами. Такие инструменты необходимы для эффективной работы с большими языковыми моделями. Они станут основой для тех, кто делает первые шаги в профессии.

1 мин

10 марта 2026 г.

Статьи

Самоуправляемая наблюдаемость для агентного ИИ внутри инфраструктуры

Самоуправляемая наблюдаемость обеспечивает надежную эксплуатацию агентного ИИ внутри инфраструктуры предприятия, где вся ответственность за телеметрию лежит на команде. Описаны модели развертывания, риски пробелов в видимости, способы интеграции сигналов и эволюция от реактивного мониторинга к самоисцеляющимся системам. Структурированные логи, метрики и трассировки позволяют коррелировать данные, оптимизировать затраты и минимизировать риски на масштабе.

14 мин

2 марта 2026 г.

Статьи

Запуск агентного ИИ в продакшене: что важно учитывать лидерам

Большинство корпоративных проектов агентного ИИ проваливаются при переходе от демо к продакшену из-за недостатка надежности. Статья разбирает вызовы вроде неожиданных взаимодействий, управления состоянием и compliance, предлагая архитектуру, мониторинг, тестирование и управление. Надежность обеспечивает автономию без рисков, превращая ИИ в преимущество.

18 мин

28 февраля 2026 г.

Показаны все статьи (12)

LLMOps

Ограничение скорости и квоты для общих ИИ-развертываний

Само-хостинг LLM на практике: проблемы и уроки

10 концепций инженерии LLM за 10 минут

7 способов уменьшить галлюцинации в продакшен-LLM

5 мощных декораторов Python для LLM-приложений

Инженерия данных в эпоху LLM

5 мощных декораторов Python для чистого ИИ-кода

7 шагов к освоению развертывания языковых моделей

LLMOps в 2026: 10 инструментов для каждой команды

10 Python-библиотек для инженеров LLM

Самоуправляемая наблюдаемость для агентного ИИ внутри инфраструктуры

Запуск агентного ИИ в продакшене: что важно учитывать лидерам

Сейчас в тренде

Популярные темы