Бурный всплеск популярности ChatGPT запустил рост стоимости практически всех монет, связанных с искусственным интеллектом.
Сегодня мы с радостью объявляем о релизе GitLab 16.4 с настраиваемыми ролями, списком зависимостей для групп и подгрупп, локальному доступу к кластерам при помощи учётных данных GitLab, рабочими пространствами для приватных проектов и многими другими фичами!
Технологии на основе искусственного интеллекта проникли во многие сферы деятельности человека. Влиянию AI подвергся и рынок мобильных приложений, где за благосклонность пользователей крупные разработчики соревнуются с небольшими стартапами. Некоторые из таких приложений стали важной частью жизни человека в вопросах образования, работы, финансов, путешествий, романтических знакомств, финансовых сделок и развлечений.
Рассмотрим лучшие сервисы и приложения на базе искусственного интеллекта, которые заслуживают внимания. Это уже третья статья на тему ИИ-сервисов и приложений. Мы уже говорили про помощь разработчикам, просто пользователям, связанным с IT. А сегодня обсудим приложения, предназначенные для тех, кто работает с видео, изображениями и текстом.
В 2022 году многие BI-вендоры ушли с российского рынка. Малый и средний бизнес остались практически без привычных, полезных и недорогих инструментов аналитики.
Раньше я уже писал, что мы под эту задачу разрабатываем Modus BI Cloud – облачный сервис аналитики данных для малого и среднего бизнеса. Архитектура платформы построена на принципе low-code - пользователь может создавать отчеты, дашборды и аналитические панели любой сложности без навыков программирования. Базовая версия будет бесплатной.
Подробнее об архитектуре продукта мы писали здесь
Рад сообщить, что 25 октября 2023 года продукт выйдет на рынок.
Всем привет! Меня зовут Николай Безносов, я отвечаю за применение и развитие машинного обучения и продвинутой аналитики в билайне. В одной из прошлых статей мои коллеги рассказывали о месте Seldon в ML-инфраструктуре компании, а сегодня мы поднимемся на уровень выше и поговорим о том, что из себя представляет MLOps в билайне в целом - как с точки зрения инфраструктуры, так и с точки зрения процессов.
В статье речь пойдет о нашем опыте создания ML-платформы, которая помогает дата-сайентистам самостоятельно управлять всем жизненным циклом ML-моделей - от разработки до постановки в production. Я рассчитываю, что статья будет полезна как небольшим командам, которые только начинают выстраивать у себя ML-инфраструктуру, так и корпорациям с большим количеством команд и жесткими требованиями к безопасности, которые при этом хотят эффективно масштабироваться.
Статья будет состоять из двух частей. В первой части мы посмотрим верхнеуровнево, как и по каким причинам менялись наши ML-процессы и инфраструктура в билайне - с чего мы начинали и к чему в итоге пришли. Во второй части поговорим о конкретных инструментах и технологиях, которые мы внедрили, чтобы сделать наш процесс разработки и деплоя моделей простым, воспроизводимым, автоматизируемым и наблюдаемым.
За курс операционных систем в моем институте мне всегда было обидно. На протяжении семестра раз в неделю к нам приходил лаборант с методичкой и полтора часа, иногда запинаясь, читал из своего пособия сначала общую информацию о том, что такое ОС и из чего они сделаны, а позже — что такое Linux и как с ним работать.
Чтобы попробовать Kubernetes-платформу Deckhouse в деле, придется найти мощный сервер, пространство у облачного провайдера или несколько машин и прокси-сервер. Но что делать, если хочется просто потестировать Deckhouse, а технических возможностей для этого нет? Конечно же, установить Deckhouse в kind — ведь для этой задачи сгодится даже ноутбук, а на выходе у нас будет рабочая инсталляция Kubernetes-платформы, правда, с некоторыми ограничениями.
Дата-центры потребляют огромное количество ресурсов, включая воду и электричество. ИИ-направление одно из наиболее «прожорливых». Согласно лишь приблизительным подсчётам, сейчас на обеспечение работы ИИ-сервисов и приложений уходит энергии столько, сколько потребляют Нидерланды (любят западные аналитики сравнивать всё с футбольными полями, «Боингами» и странами).
В то же время ИИ-сервисы многое дают человечеству, включая науку, искусство, технологии и т. п. Специалисты считают, что искусственный интеллект и нейросети смогут помочь снизить негативное влияние человека на окружающую среду. Подробности — под катом.
Я решил сделать свою интеграцию ChatGPT в Telegram, чтобы лучше понять, как работает ChatGPT API, какие настройки мне доступны и пользоваться ботом без всяких ограничений, а также иметь свободный доступ к модели GPT-4.
Мне не хотелось для этого проекта держать отдельный сервер, покупать домен и делать под него SSL сертификат, который требует Telegram для настройки WebHook. Поэтому я решил настроить всю систему с помощью serverless-технологий.
Современная жизнь немыслима без кондиционирования воздуха, как промышленного, так и бытового. Возможности контролировать температуру воздуха в помещении по своему усмотрению мы обязаны молодому инженеру Уиллису Керреру из компании Buffalo Forge, который даже не думал о нуждах людей. Он всего лишь хотел разработать систему контроля влажности для нью-йоркской типографии Sackett & Wilhelms, которая испытывала огромные трудности в связи с колебаниями доли водяного пара в воздухе при печати. история кондиционера в нашей статье
Привет, Хабр! Многие пользователи Ubuntu, да и других дистрибутивов Linux продолжительное время ожидали выхода нового релиза 23.10. И вот, его уже можно загрузить. Установочные образы Ubuntu 23.10 "Mantic Minotaur" созданы для Ubuntu, Ubuntu Server, Lubuntu, Kubuntu, Ubuntu Mate, Ubuntu Budgie, Ubuntu Studio, Xubuntu, UbuntuKylin (редакция для Китая), Ubuntu Unity, Edubuntu и Ubuntu Cinnamon. Под катом поговорим о нововведениях и изменениях дистрибутива.
Всем доброе утро! С Вами Крылов Александр, и сегодня я расскажу Вам про занимательную магию сервисного подхода DevOps, или как можно двигать культуру коммуникации в компании.
Вопросы и аудитория
Прежде чем начинать рассказ, следует ответить на вопрос, чем внедрение “DevOps as service” может быть полезно для компании? Какую пользу это внедрение может принести? И что так же не маловажно – кому это будет полезно?
Если оперировать фактами, то можно смело сказать, что это затрагивает всех участников цикла разработки, т.к. мы все коммуницируем в компании, в команде, между командами, в том числе, когда разрабатываем программный продукт. Так, собственно, какова целевая аудитория данного эпоса?
Всем привет! Я Алексей Пономаревский, разработчик решений для платформ сбора и обработки больших данных.
Два года назад мы в ITSumma создали решение для потоковой обработки данных с помощью Apache Spark и базы данных Greenplum — spark-greenplum-connector. Это многофункциональный плагин для Spark, на его основе инженеры могут строить ETL-решения и анализировать данные in-memory.
Изначально мы разработали его, как часть клиентской платформы потоковой обработки данных. Но со временем он прирос одной интересной функциональностью, которая недоступна сейчас в других подобных решениях. В этой статья я хочу сделать краткое сравнение между двумя opensource-продуктами Apache Spark и Flink, а также рассказать об одной интересной особенности Spark, которую мы реализовали в коннекторе.
Ранее мы рассказали о том, как выполняется мониторинг Linux-систем. Теперь рассмотрим, как настроить Windows Server.