Храните код, модели и датасеты в одном месте 🗂

Evolution Repo — облачный сервис для хранения и управления репозиториями кода, ML-моделей и датасетов. С ним ML-разработчики, дата-сайентисты и DevOps-инженеры могут легко организовать работу с проектами и совместно развивать ML-решения.

Пять главных возможностей сервиса:
1️⃣ Репозиторий для ваших файлов: предоставляйте доступ к файлам, создавайте ветки и работайте совместно.

2️⃣ Импорт из Hugging Face: переносите файлы датасетов в несколько кликов.

3️⃣ Просмотр тензоров: смотрите веса, размерности и формат точности.

4️⃣ Поддержка Git LFS: храните и управляйте большими файлами моделей/датасетов.

5️⃣ Готовые сниппеты: копируйте код для мгновенного клонирования и использования.

Недавно мы вывели Evolution Repo в стадию General Availability: теперь он доступен всем клиентам и работает с поддержкой 24/7 и гарантированным SLA.

Узнать больше об Evolution Repo 🖱

Через неделю — Новый год 🥳

А значит, впереди новогодние встречи, мандарины, оливье и тот самый момент, когда нужно сказать тост.

Для тех, кто мыслит кодом, алгоритмами и цифрами, мы сделали «Тостера» — бота праздничных поздравлений.

Он подскажет пожелания, которые поднимут настроение и порадуют коллег.

Забирайте заготовки, чтобы блистать на всех новогодних застольях 😎

Новый выпуск подкаста 📣

Почему AI — не угроза, а главный помощник

В этом выпуске обсуждаем влияние AI на рабочие задачи и карьерное развитие с Сергеем Скиданом, руководителем управления развития GenAI в Альфа-Банке.

О чем поговорили:
▫️Роль AI в повседневной жизни

▫️Новые профессии и вакансии

▫️Чат-боты, copilot и роботизация

▫️Инструмент для организации персональной базы знаний

▫️Особенности перехода на руководящую позицию

Смотрите на удобной площадке:
VK Видео / YouTube

В новом году вас точно ждет что-то хорошее🥳

Что именно — подскажет цифровое печенье с предсказаниями!

Сделайте скрин, чтобы узнать, что готовит 2026 год, и делитесь своей бумажкой в комментариях

2025 год загружен на 99% 🕐

Осталось совсем немного времени, чтобы закрыть задачи и перейти в режим отдыха.

Желаем продуктивного завершения года и уверенного старта в 2026-м. А мы продолжим поддерживать ваши новые проекты облачными и AI-сервисами.

Счастливого праздника!
Ваша команда Cloud․ru 🎄

Первый выпуск подкаста в новом году 📺

Для всех, кто поставил себе цель на год: «разобраться в AI и других новых технологиях».

В этом выпуске обсуждаем цифровизацию настоящего и будущего с Иваном Ивановым, директором по стратегии цифровой трансформации в Альфа-Банке.

О чем поговорили:

➡️Эволюция современных технологий
➡️Навыки работы с информацией и цифровая гигиена
➡️Плюсы и минусы персонализации
➡️AI, роботизация и их влияние на нашу жизнь
➡️Этические вопросы работы с AI
➡️Социальные последствия цифровизации

Смотрите на удобной площадке:
VK Видео / YouTube

Запускаем год с запуска LLM 😎

😶‍🌫️Как точно рассчитать конфигурацию для запуска LLM?

😶‍🌫️Как настраивать параметры инференса, чтобы сэкономить, но не потерять в качестве?

Эти и другие вопросы разберем вместе с экспертами Cloud․ru на вебинаре 15 января.

Что обсудим:
😶‍🌫️из чего складывается потребление vRAM

😶‍🌫️как точно рассчитать нужную конфигурацию GPU

😶‍🌫️какие параметры LLM сильнее влияют на цену и производительность

😶‍🌫️как масштабировать модель и переводить ее в serverless-режим

А еще будет практика: запустим LLM в сервисе Evolution ML Inference, покажем оптимальные параметры, сравним разные конфигурации по цене и скорости.

Ждем всех, кто хочет избежать лишних трат на ML-инфраструктуру.

Зарегистрироваться 🖱

Как легко развернуть корпоративную Wiki c AI 🙌

Когда знания разбросаны по чатам и папкам, появляется хаос, а сотрудники теряют время на поиск информации.

Наши эксперты подготовили гайд, с помощью которого вы за 8 шагов развернете базу знаний в облаке, а еще настроите умного AI-ассистента.

Это поможет систематизировать знания внутри вашей компании и упростить поиск по документам.

Внутри гайда:
▫️Порядок действий с описанием сервисов и параметров.

▫️Код и команды, которые можно скопировать и использовать.

▫️Последовательность шагов с готовым проектом на GitHub для интеграции AI.

Получить бесплатный гайд 🖱

Первый вебинар в этом году уже через час 😎

Поговорим о запуске LLM в облаке, как рассчитать нужную конфигурацию GPU и как масштабировать модель. Подключайтесь в 11:00 ▫️

Подборка статей от наших экспертов 👀

Автоматизация рутины, ноутбуки для ML-экспериментов, генерация изображений и другие материалы по теме AI&ML:

«AI нужен еще вчера»: что делать, когда ставят задачу на быстрое внедрение

Используем несколько нейронок безопасно и через единый интерфейс. Инструкция по внедрению LiteLLM

No-code автономные агенты: миф или реальность

Jupyter на прокачку: как мы создали автопилот для ноутбуков

Почему ComfyUI — это просто: развеиваем миф о недоступности нодового интерфейса

Как мы сократили время планирования спринтов с помощью AI

Выбор GPU-карты для Inference: честное сравнение H100, A100 и V100

Сохраняйте, чтобы почитать на выходных, и ставьте 😎, если нашли полезную статью для себя

Настало время Agentic RAG 🫡

Agentic RAG — подход, при котором AI-агент самостоятельно ищет, рассуждает и действует, используя RAG не как чат, а как инструмент доступа к знаниям.

Как построить такую систему — расскажем на вебинаре 22 января.

В программе:
😶‍🌫️как устроена архитектура Agentic RAG

😶‍🌫️как MCP-сервер для Evolution Managed RAG предоставляет стандартизированный интерфейс к векторной базе знаний

😶‍🌫️как агент использует RAG в одном цикле исполнения

😶‍🌫️какие LLM лучше подходят для быстрых гипотез и для production с высокой нагрузкой

А в практической части мы развернем AI-агента, подключим MCP-сервер и покажем сложный сценарий, когда запрос не решается однократным обращением к RAG.

Не забудьте зарегистрироваться