🧠 SkyRL — как обучить ИИ-агента реально думать и действовать
[SkyRL](https://github.com/NovaSky-AI/SkyRL) — это open-source фреймворк от NovaSky-AI, который помогает обучать языковые модели (LLM) не просто отвечать, а действовать. Он использует обучение с подкреплением (RL) в задачах, где агенту нужно выполнять несколько шагов и вызывать инструменты, как это делают умные ассистенты.
🔧 Что делает SkyRL:
✅ Учит ИИ работать поэтапно: планировать, думать, использовать поиск, писать SQL и т. д.
✅ Работает с внешними инструментами (Google, база данных, консоль и т.п.)
✅ Делает обучение быстрее за счёт асинхронных запусков
✅ Поддерживает удалённое обучение — можно запускать 100 агентов на одном сервере
---
### 📊 Что уже получилось:
🧩 SWE‑Bench (задачи из GitHub-реп):
Модель SkyRL-14B подняла точность с 18 % до 21.6 %
SkyRL-7B — с 11 % до 14.6 %
🧠 Text-to-SQL (написание SQL-запросов по описанию):
SkyRL-SQL‑7B, обученная всего на 653 примерах, обошла GPT‑4o и o4-mini на бенчмарке Spider.
🛠 Что внутри:
• Язык: Python
• Лицензия: Apache 2.0 — можно использовать в проде
• Поддержка CI/CD
• Интеграция с OpenHands для запуска на кластерах
👨💻 Кому подойдёт:
- Тем, кто делает умных агентов, которые решают задачи через инструменты
- Исследователям в области RL + LLM
- Разработчикам, которые хотят обучить модель на своих задачах — от SQL до программирования
SkyRL — это шаг к ИИ, который не только отвечает, но и решает задачи как настоящий помощник.
🔗 https://github.com/NovaSky-AI/SkyRL
[SkyRL](https://github.com/NovaSky-AI/SkyRL) — это open-source фреймворк от NovaSky-AI, который помогает обучать языковые модели (LLM) не просто отвечать, а действовать. Он использует обучение с подкреплением (RL) в задачах, где агенту нужно выполнять несколько шагов и вызывать инструменты, как это делают умные ассистенты.
🔧 Что делает SkyRL:
✅ Учит ИИ работать поэтапно: планировать, думать, использовать поиск, писать SQL и т. д.
✅ Работает с внешними инструментами (Google, база данных, консоль и т.п.)
✅ Делает обучение быстрее за счёт асинхронных запусков
✅ Поддерживает удалённое обучение — можно запускать 100 агентов на одном сервере
---
### 📊 Что уже получилось:
🧩 SWE‑Bench (задачи из GitHub-реп):
Модель SkyRL-14B подняла точность с 18 % до 21.6 %
SkyRL-7B — с 11 % до 14.6 %
🧠 Text-to-SQL (написание SQL-запросов по описанию):
SkyRL-SQL‑7B, обученная всего на 653 примерах, обошла GPT‑4o и o4-mini на бенчмарке Spider.
🛠 Что внутри:
• Язык: Python
• Лицензия: Apache 2.0 — можно использовать в проде
• Поддержка CI/CD
• Интеграция с OpenHands для запуска на кластерах
👨💻 Кому подойдёт:
- Тем, кто делает умных агентов, которые решают задачи через инструменты
- Исследователям в области RL + LLM
- Разработчикам, которые хотят обучить модель на своих задачах — от SQL до программирования
SkyRL — это шаг к ИИ, который не только отвечает, но и решает задачи как настоящий помощник.
🔗 https://github.com/NovaSky-AI/SkyRL
🧬 Представлен **Osmosis Structure 0.6B** — миниатюрная, но умная LLM c научным уклоном
Это часть семейства Osmosis — моделей, созданных специально для работы со знаниями и структурой в научных и технических текстах.
📦 Характеристики:
• Размер: всего 0.6B параметров — работает локально, быстро, экономно
• Область применения: наука, медицина, инженерия
• Обучена на текстах с высокой плотностью фактов и логики
• Поддерживает диалоговый режим, генерацию гипотез и объяснений
⚡ Почему это важно:
В эпоху гигантских моделей Osmosis Structure 0.6B — пример того, как маленькая LLM может быть точной и специализированной, а не просто "универсальной".
📌 Доступна через Ollama — можно запустить на локальной машине без интернета.
https://ollama.com/Osmosis/Osmosis-Structure-0.6B
@machinelearning_ru
Это часть семейства Osmosis — моделей, созданных специально для работы со знаниями и структурой в научных и технических текстах.
📦 Характеристики:
• Размер: всего 0.6B параметров — работает локально, быстро, экономно
• Область применения: наука, медицина, инженерия
• Обучена на текстах с высокой плотностью фактов и логики
• Поддерживает диалоговый режим, генерацию гипотез и объяснений
⚡ Почему это важно:
В эпоху гигантских моделей Osmosis Structure 0.6B — пример того, как маленькая LLM может быть точной и специализированной, а не просто "универсальной".
📌 Доступна через Ollama — можно запустить на локальной машине без интернета.
https://ollama.com/Osmosis/Osmosis-Structure-0.6B
@machinelearning_ru
🚀 Введение в Apache Hadoop для обработки больших данных на Java
Если вы хотите освоить обработку больших объемов данных с помощью Java, статья «Introduction to Apache Hadoop for Big Data Processing in Java» от Muthu Annamalai на BlackSlate станет отличным стартом.
В статье рассматриваются основные компоненты Hadoop:
HDFS (Hadoop Distributed File System): распределенная файловая система, обеспечивающая надежное хранение больших объемов данных.
MapReduce: модель программирования для параллельной обработки данных.
Также приводится пример реализации задачи WordCount с использованием Java MapReduce, что помогает понять, как применять Hadoop на практике.
Для тех, кто стремится углубиться в мир обработки больших данных с использованием Java, эта статья предоставляет полезные знания и практические примеры.
#BigData #Java #Hadoop #MapReduce #HDFS #BlackSlate
https://www.blackslate.io/articles/introduction-to-apache-hadoop-for-big-data-processing-in-java
Если вы хотите освоить обработку больших объемов данных с помощью Java, статья «Introduction to Apache Hadoop for Big Data Processing in Java» от Muthu Annamalai на BlackSlate станет отличным стартом.
В статье рассматриваются основные компоненты Hadoop:
HDFS (Hadoop Distributed File System): распределенная файловая система, обеспечивающая надежное хранение больших объемов данных.
MapReduce: модель программирования для параллельной обработки данных.
Также приводится пример реализации задачи WordCount с использованием Java MapReduce, что помогает понять, как применять Hadoop на практике.
Для тех, кто стремится углубиться в мир обработки больших данных с использованием Java, эта статья предоставляет полезные знания и практические примеры.
#BigData #Java #Hadoop #MapReduce #HDFS #BlackSlate
https://www.blackslate.io/articles/introduction-to-apache-hadoop-for-big-data-processing-in-java
Андрей Карпаты выложил небольшой гайд по моделям ChatGPT
-o3 — лучшая для сложных задач. Эта модель рассуждений намного сильнее, чем 4o. Поможет с анализом данных и научными статьями. Карпаты использует эту модель в 40% случаев.
- GPT-4o — быстрая модель для повседневного использования. Карпаты также использует ее в 40% запросов.
- GPT-4.1 — хороший выбор при вайб-кодинге.
- GPT-4.5 — когда вам нужно покреативить или сгенерировать текст.
- Deep Research — лучший инструмент для исследований. Нужен, если хочется глубоко разобраться в какой-то теме.
-o3 — лучшая для сложных задач. Эта модель рассуждений намного сильнее, чем 4o. Поможет с анализом данных и научными статьями. Карпаты использует эту модель в 40% случаев.
- GPT-4o — быстрая модель для повседневного использования. Карпаты также использует ее в 40% запросов.
- GPT-4.1 — хороший выбор при вайб-кодинге.
- GPT-4.5 — когда вам нужно покреативить или сгенерировать текст.
- Deep Research — лучший инструмент для исследований. Нужен, если хочется глубоко разобраться в какой-то теме.
🔍 В Яндекс Поиске появились технологии Алисы: теперь он рассуждает в ответ на вопрос и генерирует контент
Поиск Яндекса обновился. Там появился режим рассуждений, возможность генерировать контент, получать развёрнутые ответы, и помогать с выбором товаров. Всё это — благодаря объединению с технологиями Алисы, которые унаследовали и расширили возможности Нейро.
Что поменялось:
— Новые ответы Алисы: готовая небольшая статья с картинками, видео и ссылками на источники.
— Можно попросить сгенерировать текст или картинку прямо в поисковой строке — например, по запросам “напиши” или “нарисуй”.
— Появился режим рассуждений: для сложных задач, где важно углубиться в тему. В этом режиме Алиса тратит больше времени на анализ информации, задействует больше источников и может дать ответ в виде таблицы. Пользователь может посмотреть, как она подходит к задаче и какие выводы делает.
— Пользователи Браузера теперь могут задавать Алисе вопросы не только в Поиске, но и по открытой веб-странице. Она проанализирует текст на сайте и даст ёмкий ответ со ссылками на конкретные фрагменты.
Эти большие обновления — результат работы сразу нескольких команд. Команда Яндекс Поиска создает LLM технологии в поиске, проектирует интерфейсы, создает инфраструктуру, позволяющую сервису работать бесперебойно 24/7.
Сейчас перед командой стоят новые амбициозные задачи, поэтому она расширяется и ищет:
— Старшего LLM-разработчик в Нейро
— ML-разработчика
Если интересно создавать продукт, которым ежедневно пользуются десятки миллионов людей, и развивать ИИ на мировом уровне — ищите вакансии выше.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
Поиск Яндекса обновился. Там появился режим рассуждений, возможность генерировать контент, получать развёрнутые ответы, и помогать с выбором товаров. Всё это — благодаря объединению с технологиями Алисы, которые унаследовали и расширили возможности Нейро.
Что поменялось:
— Новые ответы Алисы: готовая небольшая статья с картинками, видео и ссылками на источники.
— Можно попросить сгенерировать текст или картинку прямо в поисковой строке — например, по запросам “напиши” или “нарисуй”.
— Появился режим рассуждений: для сложных задач, где важно углубиться в тему. В этом режиме Алиса тратит больше времени на анализ информации, задействует больше источников и может дать ответ в виде таблицы. Пользователь может посмотреть, как она подходит к задаче и какие выводы делает.
— Пользователи Браузера теперь могут задавать Алисе вопросы не только в Поиске, но и по открытой веб-странице. Она проанализирует текст на сайте и даст ёмкий ответ со ссылками на конкретные фрагменты.
Эти большие обновления — результат работы сразу нескольких команд. Команда Яндекс Поиска создает LLM технологии в поиске, проектирует интерфейсы, создает инфраструктуру, позволяющую сервису работать бесперебойно 24/7.
Сейчас перед командой стоят новые амбициозные задачи, поэтому она расширяется и ищет:
— Старшего LLM-разработчик в Нейро
— ML-разработчика
Если интересно создавать продукт, которым ежедневно пользуются десятки миллионов людей, и развивать ИИ на мировом уровне — ищите вакансии выше.
yandex.ru
Вакансия «Старший LLM-разработчик в Нейро» в Яндексе — работа в компании Яндекс для IT-специалистов
Работа в компании Яндекс для специалиста «Старший LLM-разработчик в Нейро» с уровнем квалификации от «Специалист» до «Специалист» — Высокая заработная плата и социальные гарантии в IT-компании России
🆕 ИИ для генерации речи, который работает прямо в браузере — без установки и без отправки данных в облако
Теперь можно поговорить с ИИ-ассистентом, не устанавливая ничего и не передавая данные на сервер. Всё работает прямо в окне браузера.
🔐 Приватность: всё остаётся на вашем устройстве
💸 Бесплатно
⚡ Быстро — использует ускорение через WebGPU
📦 Не требует установки — просто открываете сайт
🔍 Как это устроено:
• Silero — определяет, когда вы начали говорить
• Whisper — распознаёт вашу речь
• SmolLM2 — отвечает на вопрос
• Kokoro — озвучивает ответ
• Всё работает через Transformers.js и ONNX Runtime Web
🔗 Попробовать и посмотреть код:
https://huggingface.co/spaces/webml-community/conversational-webgpu
Теперь можно поговорить с ИИ-ассистентом, не устанавливая ничего и не передавая данные на сервер. Всё работает прямо в окне браузера.
🔐 Приватность: всё остаётся на вашем устройстве
💸 Бесплатно
⚡ Быстро — использует ускорение через WebGPU
📦 Не требует установки — просто открываете сайт
🔍 Как это устроено:
• Silero — определяет, когда вы начали говорить
• Whisper — распознаёт вашу речь
• SmolLM2 — отвечает на вопрос
• Kokoro — озвучивает ответ
• Всё работает через Transformers.js и ONNX Runtime Web
🔗 Попробовать и посмотреть код:
https://huggingface.co/spaces/webml-community/conversational-webgpu
🔊 Ke-Omni-R-3B
👉 Открытая модель, которая понимает аудио и отвечает на вопросы по аудио.
🏆 Лидирует на бенчмарках аудиорассуждений.
📌 Построена на базе Qwen 3B.
🎥 Omni-R1
👉 Модель для видеоанализа, которая "смотрит" на видео и рассуждает на уровне каждого пикселя.
⚔️ Уже конкурирует с лучшими проприетарными решениями.
📌 Построена на Qwen 7B.
💡 Qwen2.5 - основа для мультимодального ИИ: текст + аудио + видео.
Если ты делаешь проекты в этой сфере — обязательно посмотри, что уже делают на базе Qwen.
#Qwen #AI #Multimodal #HuggingFace #OpenSource #LLM
📎 Модель: https://huggingface.co/KE-Team/Ke-Omni-R-3B
👉 Открытая модель, которая понимает аудио и отвечает на вопросы по аудио.
🏆 Лидирует на бенчмарках аудиорассуждений.
📌 Построена на базе Qwen 3B.
🎥 Omni-R1
👉 Модель для видеоанализа, которая "смотрит" на видео и рассуждает на уровне каждого пикселя.
⚔️ Уже конкурирует с лучшими проприетарными решениями.
📌 Построена на Qwen 7B.
💡 Qwen2.5 - основа для мультимодального ИИ: текст + аудио + видео.
Если ты делаешь проекты в этой сфере — обязательно посмотри, что уже делают на базе Qwen.
#Qwen #AI #Multimodal #HuggingFace #OpenSource #LLM
📎 Модель: https://huggingface.co/KE-Team/Ke-Omni-R-3B
Работаете в Data Science и хотите стать Middle+? Проверьте свои знания быстрым тестом — и узнайте, готовы ли к следующему шагу!
🔥 ПРОЙТИ ТЕСТ: ссылка
Пройдите тест и проверьте, готовы ли вы к повышению квалификации на курсе «Machine Learning. Advanced». В программе — AutoML, Байесовские методы, обучение с подкреплением и многое другое. Вы научитесь деплоить модели, собирать end-to-end пайплайны и претендовать на позиции Middle+/Senior ML Engineer.
🎁 Успешное прохождение теста — ваш пропуск к записям открытых уроков и скидке на большое обучение.
👉 Оцените свой уровень прямо сейчас: ссылка
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🔥 ПРОЙТИ ТЕСТ: ссылка
Пройдите тест и проверьте, готовы ли вы к повышению квалификации на курсе «Machine Learning. Advanced». В программе — AutoML, Байесовские методы, обучение с подкреплением и многое другое. Вы научитесь деплоить модели, собирать end-to-end пайплайны и претендовать на позиции Middle+/Senior ML Engineer.
🎁 Успешное прохождение теста — ваш пропуск к записям открытых уроков и скидке на большое обучение.
👉 Оцените свой уровень прямо сейчас: ссылка
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🎤 Вышло большое интервью с Сундаром Пичаи CEO Google и Alphabet У Лекса Фридмана, в котором обсуждаются:
Темы разговора:
- Детство Сундара и его путь из Индии в топ-технологии мира
- Лидерство: стили, трудные решения, советы молодым
- Глобальное влияние ИИ: от Veo 3 до AGI (искусственного общего интеллекта)
- Технологии будущего: Google Beam, XR‑очки, Chrome, Android
- Философия, масштабируемость, программирование, и даже P(doom) — вероятность катастрофы от ИИ
🔥 Плюс: Google только что анонсировал новую модель Gemini 2.5 Pro, которая заняла #1 место на LM Arena
📺 Длительность — более 2 часов, полная версия доступна на X и других платформах (ссылка в комментарии)
🧭 Интересно посмотреть, если хотите:
- Понять мышление топ-менеджера Big Tech
- Услышать прогнозы по AI, видео, браузерам, AGI
- Заглянуть в будущее Google глазами его руководителя
https://www.youtube.com/watch?v=9V6tWC4CdFQ
Темы разговора:
- Детство Сундара и его путь из Индии в топ-технологии мира
- Лидерство: стили, трудные решения, советы молодым
- Глобальное влияние ИИ: от Veo 3 до AGI (искусственного общего интеллекта)
- Технологии будущего: Google Beam, XR‑очки, Chrome, Android
- Философия, масштабируемость, программирование, и даже P(doom) — вероятность катастрофы от ИИ
🔥 Плюс: Google только что анонсировал новую модель Gemini 2.5 Pro, которая заняла #1 место на LM Arena
📺 Длительность — более 2 часов, полная версия доступна на X и других платформах (ссылка в комментарии)
🧭 Интересно посмотреть, если хотите:
- Понять мышление топ-менеджера Big Tech
- Услышать прогнозы по AI, видео, браузерам, AGI
- Заглянуть в будущее Google глазами его руководителя
https://www.youtube.com/watch?v=9V6tWC4CdFQ
YouTube
Sundar Pichai: CEO of Google and Alphabet | Lex Fridman Podcast #471
Sundar Pichai is CEO of Google and Alphabet.
Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep471-sb
See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc.
*Transcript:*
https:/…
Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep471-sb
See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc.
*Transcript:*
https:/…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
7 июня — идеальный день, чтобы NLP-специалисту получить оффер мечты! 😉
Сразу две команды Сбера: «Стратегия и развитие» и AI Solutions, — приглашают вас принять в One Day Offer по профилю NLP/LLM.
Вы будете работать в гибридном формате: обучать и улучшать языковые модели, разрабатывать AI-помощника и ML-модели, а ещё анализировать процессы всего банка. Звучит круто, на деле тоже круто!
Отмечайте в календаре 7 июня, 10:00, регистрируйтесь по ссылке и готовьтесь к резкому карьерному виражу! 👌
Сразу две команды Сбера: «Стратегия и развитие» и AI Solutions, — приглашают вас принять в One Day Offer по профилю NLP/LLM.
Вы будете работать в гибридном формате: обучать и улучшать языковые модели, разрабатывать AI-помощника и ML-модели, а ещё анализировать процессы всего банка. Звучит круто, на деле тоже круто!
Отмечайте в календаре 7 июня, 10:00, регистрируйтесь по ссылке и готовьтесь к резкому карьерному виражу! 👌
🧠 DeepSeek представила R1-0528-Qwen3-8B — один из самых умных 8B LLM на сегодня
Новая модель от DeepSeek — это дистиллят флагманского R1-0528, обученный на примерах рассуждений (Chain-of-Thought).
Цель — сделать мощные способности reasoning-движка R1 доступными на устройствах с ограниченными ресурсами.
📊 Итоги тестов:
• Набрала 52 балла в Artificial Analysis Intelligence Index
• Немного обходит Qwen3 8B от Alibaba, опережая на 1 балл
• Но в реальных задачах разница между ними вряд ли будет заметна
🔍 В отличие от модели Alibaba, DeepSeek не поддерживает управление "включением рассуждения" во время инференса — поведение модели фиксировано.
📈 Прогресс за 5 месяцев:
По уровню reasoning эта 8B-модель теперь соответствует дистиллятам Qwen2.5 32B, представленным ещё в январе.
Фактически, это тот же интеллект, но в 4 раза меньшем размере.
⚙️ Производительность:
• Модель весит всего 8B — это 1.2% от полной DeepSeek R1 (671B)
• Активирует 21.6% параметров оригинального R1 на токен
• Работает в разы быстрее и требует меньше памяти (~16ГБ в BF16)
https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1-qwen3-8b
Новая модель от DeepSeek — это дистиллят флагманского R1-0528, обученный на примерах рассуждений (Chain-of-Thought).
Цель — сделать мощные способности reasoning-движка R1 доступными на устройствах с ограниченными ресурсами.
📊 Итоги тестов:
• Набрала 52 балла в Artificial Analysis Intelligence Index
• Немного обходит Qwen3 8B от Alibaba, опережая на 1 балл
• Но в реальных задачах разница между ними вряд ли будет заметна
🔍 В отличие от модели Alibaba, DeepSeek не поддерживает управление "включением рассуждения" во время инференса — поведение модели фиксировано.
📈 Прогресс за 5 месяцев:
По уровню reasoning эта 8B-модель теперь соответствует дистиллятам Qwen2.5 32B, представленным ещё в январе.
Фактически, это тот же интеллект, но в 4 раза меньшем размере.
⚙️ Производительность:
• Модель весит всего 8B — это 1.2% от полной DeepSeek R1 (671B)
• Активирует 21.6% параметров оригинального R1 на токен
• Работает в разы быстрее и требует меньше памяти (~16ГБ в BF16)
https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1-qwen3-8b
Forwarded from Machinelearning
🏆 NVIDIA Parakeet V2 возглавила рейтинг ASR-моделей на Hugging Face
Новая модель Parakeet-TDT-0.6B-V2 достигла рекордной точности распознавания речи — 6.05% Word Error Rate на Open ASR Leaderboard от Hugging Face.
🦜 Parakeet V2 выводит автоматическое распознавание речи (ASR) на новый уровень:
⚡ Молниеносный инференс — RTFx 3386 (в 50 раз быстрее аналогов)
🔍 Поддержка необычных сценариев:
• Распознавание песен в текст (song-to-lyrics)
• Форматирование чисел и временных меток
• Высокоточная транскрибация
📌 Лицензирование: CC-BY-4.0
🔗 Leaderboard: huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard
🔗 Демо: huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v2
🔗 Попробовать: build.nvidia.com/explore/speech
@ai_machinelearning_big_data
#NVIDIA #ASR #SpeechRecognition #Parakeet #AIaudio
Новая модель Parakeet-TDT-0.6B-V2 достигла рекордной точности распознавания речи — 6.05% Word Error Rate на Open ASR Leaderboard от Hugging Face.
🦜 Parakeet V2 выводит автоматическое распознавание речи (ASR) на новый уровень:
⚡ Молниеносный инференс — RTFx 3386 (в 50 раз быстрее аналогов)
🔍 Поддержка необычных сценариев:
• Распознавание песен в текст (song-to-lyrics)
• Форматирование чисел и временных меток
• Высокоточная транскрибация
🔗 Leaderboard: huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard
🔗 Демо: huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v2
🔗 Попробовать: build.nvidia.com/explore/speech
@ai_machinelearning_big_data
#NVIDIA #ASR #SpeechRecognition #Parakeet #AIaudio
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📦 Kubernetes for ML Engineers — практическое руководство по продакшну ML-моделей
[Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers](https://github.com/Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers) — это открытое и очень доступное пошаговое руководство по использованию Kubernetes для машинного обучения. Проект помогает ML-инженерам перенести свои модели из Jupyter-блокнота в стабильное, масштабируемое продакшн-окружение.
🚀 Что внутри:
• Как собрать Docker-образ с моделью
• Как задеплоить его в кластер
• Примеры с REST API для инференса
• Конфигурация Pod'ов, Service'ов, Ingress
• Хостинг моделей с autoscaling
• Набор манифестов YAML — можно адаптировать под себя
🧠 Особенно полезно:
• ML-инженерам без опыта DevOps
• Для обучения Kubernetes через реальные ML-задачи
• Для продакшн-деплоя моделей с минимальными усилиями
📂 Всё по делу: чисто, практично и без лишней теории. Просто бери и запускай.
🔗 GitHub: github.com/Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers
#kubernetes #mlops #machinelearning #devops #docker #opensource
[Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers](https://github.com/Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers) — это открытое и очень доступное пошаговое руководство по использованию Kubernetes для машинного обучения. Проект помогает ML-инженерам перенести свои модели из Jupyter-блокнота в стабильное, масштабируемое продакшн-окружение.
🚀 Что внутри:
• Как собрать Docker-образ с моделью
• Как задеплоить его в кластер
• Примеры с REST API для инференса
• Конфигурация Pod'ов, Service'ов, Ingress
• Хостинг моделей с autoscaling
• Набор манифестов YAML — можно адаптировать под себя
🧠 Особенно полезно:
• ML-инженерам без опыта DevOps
• Для обучения Kubernetes через реальные ML-задачи
• Для продакшн-деплоя моделей с минимальными усилиями
📂 Всё по делу: чисто, практично и без лишней теории. Просто бери и запускай.
🔗 GitHub: github.com/Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers
#kubernetes #mlops #machinelearning #devops #docker #opensource
Gemma 3n теперь на десктопах! 🚀
🤗 Работает на Mac, Windows, Linux и устройствах Интернета вещей (IoT)
🔥 Модели на 2B и 4B параметров
🧠 Использует новую библиотеку LiteRT-LM
GitHub
🤗 Работает на Mac, Windows, Linux и устройствах Интернета вещей (IoT)
🔥 Модели на 2B и 4B параметров
🧠 Использует новую библиотеку LiteRT-LM
GitHub
Forwarded from Machinelearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎓 Хочешь разобраться в MCP (Model Context Protocol)? Вот с чего начать:
1️⃣ Курс от Hugging Face
Пошаговое введение в MCP и как он работает внутри LLM-экосистем
→ huggingface.co/learn/mcp-course
2️⃣ Курс от Microsoft
Практический гайд для новичков — с кодом, примерами и понятным объяснением
→ github.com/microsoft/mcp-for-beginners
3️⃣ Workshop от @kentcdodds
Онлайн-интенсив "MCP Fundamentals" — 25 июня, регистрация уже открыта
→ epicai.pro/events/workshop-mcp-fundamentals-2025-06-25
📦 MCP — это новый стандарт, который скоро будет везде: от агентов до LLM-интерфейсов. Самое время разобраться.
#MCP #AI #LLM #MachineLearning #Courses #DevTools
1️⃣ Курс от Hugging Face
Пошаговое введение в MCP и как он работает внутри LLM-экосистем
→ huggingface.co/learn/mcp-course
2️⃣ Курс от Microsoft
Практический гайд для новичков — с кодом, примерами и понятным объяснением
→ github.com/microsoft/mcp-for-beginners
3️⃣ Workshop от @kentcdodds
Онлайн-интенсив "MCP Fundamentals" — 25 июня, регистрация уже открыта
→ epicai.pro/events/workshop-mcp-fundamentals-2025-06-25
📦 MCP — это новый стандарт, который скоро будет везде: от агентов до LLM-интерфейсов. Самое время разобраться.
#MCP #AI #LLM #MachineLearning #Courses #DevTools