MLOps

134 публикации по теме

MLOps

Фундаментальные элементы ИИ-архитектуры для масштабирования

Эксперты выделяют четыре фундаментальных аспекта ИИ-архитектуры: подготовку данных, контекстную инженерию, управление и вовлечённость человека. Эти компоненты обеспечивают надёжное масштабирование и помогают перейти от экспериментов к промышленному внедрению.

4 мин

14 часов назад

Статьи

Десятилетие открытого кода DataRobot: от прогностического ИИ к жизненному циклу агентов

DataRobot опубликовала три новых инструмента, охватывающих жизненный цикл агентного ИИ: syftr для проектирования оптимальных рабочих процессов, JointFM для оценок в условиях неопределённости и Token Pool для многопользовательского инференса. За 10 лет компания превратила AutoML в программируемый процесс, а теперь переносит эти принципы на агентов.

5 мин

1 июля 2026 г.

Статьи

Навыки DataRobot для Claude Code: от идеи до production

DataRobot интегрировал экспертизу платформы в навыки для Claude Code, что позволяет агентам писать корректный код для развертывания моделей без типичных ошибок. Агент Assist на Claude проектирует спецификацию, а навыки в Claude Code реализуют её с учётом всех нюансов платформы. Это сокращает путь от идеи до production-развертывания.

3 мин

17 июня 2026 г.

Статьи

Модельно-ориентированное проектирование ИИ-виртуальных датчиков в MATLAB и Simulink

MATLAB и Simulink предлагают инструменты для полного цикла разработки ИИ-виртуальных датчиков. Процесс включает проектирование, обучение, формальную верификацию, сжатие модели и генерацию кода. Это позволяет быстро разворачивать решения на встраиваемых процессорах.

1 мин

25 мая 2026 г.

Новости

DataRobot и Dell строят корпоративную фабрику агентного ИИ

DataRobot и Dell объединились для создания корпоративной «фабрики» агентного ИИ, призванной решить проблемы масштабирования, безопасности и операционной сложности. Предприятия сталкиваются с необходимостью переосмыслить инфраструктуру для внедрения ИИ-агентов.

1 мин

18 мая 2026 г.

Новости

IDC: Как CIO в EMEA оживить ИИ-внедрения

В EMEA 91% ИИ-проектов застряли в пилотах из-за проблем с ROI, инфраструктурой и адаптацией, по данным IDC. CIO рекомендуют провести аудит систем, перестроить метрики оценки, учесть регуляции и интегрировать ИИ в рабочие процессы сотрудников. Это позволит перейти к полноценным внедрениям с реальной бизнес-отдачей.

5 мин

29 апреля 2026 г.

Статьи

Задержки ИИ — бизнес-риск: как их контролировать

Задержки в ИИ — системный бизнес-риск, усугубляющийся в эксплуатации и влияющий на решения, процессы и клиентов. Материал разбирает причины в предиктивном, генеративном и агентном ИИ, trade-offs скорости с ценой и качеством, роль инфраструктуры, автоматизации и контроля. Ключ к успеху — диагноз потерь, правильное размещение и устойчивые практики.

12 мин

23 апреля 2026 г.

Статьи

Наблюдаемость ИИ определяет возврат инвестиций

Наблюдаемость ИИ связывает поведение моделей с бизнес-результатами, позволяя точно измерять отдачу от инвестиций в корпоративных системах. Она отслеживает дрейф, затраты и риски, помогая избежать типичных ошибок вроде контроля только технических метрик. Исследование DataRobot подтверждает: это главная нерешенная задача для 45% специалистов.

12 мин

14 апреля 2026 г.

Статьи

Специалисты по данным становятся менеджерами ИИ, а не разработчиками моделей

Профессия data scientist смещается от построения моделей к управлению ИИ-системами: надзор за мультиагентными рабочими процессами, промпт-инжиниринг, оценка и управление рисками. Зарплаты специалистов с этими навыками растут, а спрос на них опережает предложение.

3 мин

вчера

Новости

DataRobot интегрируется с Google Antigravity CLI: навыки и трассировка в одном плагине

DataRobot выпустила плагин для Google Antigravity CLI, позволяющий в одну строчку добавить агентам трассировку и мониторинг. На примере отладки LangGraph-агента показано, как трейсы помогают быстро находить скрытые ошибки.

2 мин

19 июня 2026 г.

Статьи

Feature Store с нуля: минимальная реализация на Python, DuckDB и Redis

Разбираем устройство feature store с нуля на Python: реестр признаков, офлайн-хранилище на DuckDB и Parquet, онлайн-хранилище на Redis и retrieval API на FastAPI. Материал показывает, как одни и те же пять компонентов закрывают и классический ML, и подачу контекста для LLM.

9 мин

15 июня 2026 г.

Новости

DataRobot: навыки для Cursor, Gemini и Claude

DataRobot выпустила навыки для ИИ-ассистентов Cursor, Gemini и Claude, чтобы упростить разработчикам работу с её платформой. Инструменты теперь понимают SDK, CLI и процедуры аутентификации, что снижает затраты времени на обучение.

1 мин

22 мая 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

Перестройка стека данных под нужды ИИ

Эксперты Databricks и Infosys разбирают, почему данные — ключ к корпоративному ИИ: от подготовки инфраструктуры до governance и agentic приложений. Они описывают Lakebase, Unity Catalog, примеры с 92% точностью и 95% фейлов без основы. Будущее — автоматизация, новые бизнесы на unified стеке.

25 мин

27 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

Агентный ИИ обходится дороже, чем вы планировали

Агентный ИИ выходит за рамки запланированных бюджетов из-за операционных расходов на эксплуатацию, управление и масштабирование. Проекты часто проваливаются при переходе в производство из-за неучтенных факторов вроде потребления токенов, неэффективности GPU и пробелов в governance. Стратегии вроде модульных фреймворков, serverless-инфраструктуры и автоматизированного мониторинга помогают контролировать затраты.

14 мин

14 апреля 2026 г.

MLOps

Фундаментальные элементы ИИ-архитектуры для масштабирования

Десятилетие открытого кода DataRobot: от прогностического ИИ к жизненному циклу агентов

Навыки DataRobot для Claude Code: от идеи до production

Модельно-ориентированное проектирование ИИ-виртуальных датчиков в MATLAB и Simulink

DataRobot и Dell строят корпоративную фабрику агентного ИИ

IDC: Как CIO в EMEA оживить ИИ-внедрения

Задержки ИИ — бизнес-риск: как их контролировать

Наблюдаемость ИИ определяет возврат инвестиций

Специалисты по данным становятся менеджерами ИИ, а не разработчиками моделей

DataRobot интегрируется с Google Antigravity CLI: навыки и трассировка в одном плагине

Feature Store с нуля: минимальная реализация на Python, DuckDB и Redis

DataRobot: навыки для Cursor, Gemini и Claude

5 мощных декораторов Python для чистого ИИ-кода

Перестройка стека данных под нужды ИИ

7 шагов к освоению развертывания языковых моделей

Агентный ИИ обходится дороже, чем вы планировали

Сейчас в тренде

Популярные темы