Запускаем год с запуска LLM 😎
Эти и другие вопросы разберем вместе с экспертами Cloud․ru на вебинаре 15 января.
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 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩10🤓8✍6❤4⚡2
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.
Получить бесплатный гайд🖱
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥18❤10
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▫️
Поговорим о запуске LLM в облаке, как рассчитать нужную конфигурацию GPU и как масштабировать модель. Подключайтесь в 11:00
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍12🔥7💯6
Подборка статей от наших экспертов 👀
Автоматизация рутины, ноутбуки для ML-экспериментов, генерация изображений и другие материалы по теме AI&ML:
Сохраняйте, чтобы почитать на выходных, и ставьте😎 , если нашли полезную статью для себя
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13🔥10
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.
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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥28❤10✍7🤔2🤯1
Рейтинги — это цифры. Но за ними всегда люди 💚
Мы поднялись выше в рейтинге «Лучшие работодатели 2025» от HH.
Спасибо каждому, кто стал частью этого результата — команде, кандидатам и тем, кто отдал за нас голос.
Мы продолжаем делать Cloud․ru местом, где хочется работать, расти и создавать. Потому что все начинается с людей🥰
Присоединяйтесь к нам🖱
Мы поднялись выше в рейтинге «Лучшие работодатели 2025» от HH.
Рейтинг рассчитывается на основе уровня лояльности сотрудников, популярности среди соискателей, развития HR-процессов в компании и отзывов бывших сотрудников📊
Спасибо каждому, кто стал частью этого результата — команде, кандидатам и тем, кто отдал за нас голос.
Мы продолжаем делать Cloud․ru местом, где хочется работать, расти и создавать. Потому что все начинается с людей
Присоединяйтесь к нам
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤39
Agentic RAG ближе, чем кажется 😎
В 11:00 расскажем, что это за подход и как устроена его архитектура. А еще покажем, как с помощью Evolution AI Agents, Evolution Managed RAG и MCP-протокола построить систему, способную решать многошаговые задачи в реальном времени.
Присоединяйтесь🙌
В 11:00 расскажем, что это за подход и как устроена его архитектура. А еще покажем, как с помощью Evolution AI Agents, Evolution Managed RAG и MCP-протокола построить систему, способную решать многошаговые задачи в реальном времени.
Присоединяйтесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19
Три новых сервиса в Маркетплейсе Cloud․ru 😎
Все разворачивается в инфраструктуре Cloud․ru — это быстрая интеграция, гибкость масштабирования и высокий уровень безопасности данных. А open source-решения гарантируют прозрачность, автономию и отсутствие зависимости от зарубежных сервисов.
Перейти в Маркетплейс Cloud.ru🖱
Open source-решения, которые помогут создать надежную IT-инфраструктуру:➡️ Zabbix Server — мониторинг производительности и доступности ваших серверов, сервисов и сетевых устройств.➡️ Passbolt — менеджер паролей, который позволяет безопасно хранить, обмениваться и управлять доступами внутри компании.➡️ Nextcloud — решение для организации частного облачного хранилища и совместной работы с корпоративными файлами.
Все разворачивается в инфраструктуре Cloud․ru — это быстрая интеграция, гибкость масштабирования и высокий уровень безопасности данных. А open source-решения гарантируют прозрачность, автономию и отсутствие зависимости от зарубежных сервисов.
Перейти в Маркетплейс Cloud.ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥23❤9
Как Shared GPU экономит ресурсы при запуске ML-моделей 🙌
Shared GPU — технология, которая позволяет использовать для запуска ML-модели ровно столько ресурсов GPU, сколько нужно для ее работы.
Эту технологию мы используем в сервисе Evolution ML Inference — тут вы можете запустить ML-модель в облаке. А в карточках рассказываем, как работает Shared GPU, и на реальных цифрах показываем экономию👆
Shared GPU — технология, которая позволяет использовать для запуска ML-модели ровно столько ресурсов GPU, сколько нужно для ее работы.
Это выгодно: арендовать часть видеокарты дешевле, чем целую, а еще можно перераспределять ресурсы в зависимости от нагрузки.
Эту технологию мы используем в сервисе Evolution ML Inference — тут вы можете запустить ML-модель в облаке. А в карточках рассказываем, как работает Shared GPU, и на реальных цифрах показываем экономию
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20❤9👍7🤩2