Бесплатный курс про ИИ для DevOps, SRE и инженеров
Слёрм собрал бесплатный курс в записи «ИИ для инженеров: польза и риски».
Он для тех, кто уже пробовал использовать ИИ в рабочих задачах или только присматривается, но хочет понимать, где модель действительно помогает, а где лучше сначала открыть логи и подумать самому.
В курсе 6 записанных занятий, материалы и самостоятельная практика. Разбираются прикладные сценарии для DevOps, SRE, инфраструктуры и эксплуатации: работа с алёртами, метриками и инцидентами, RAG, ИИ-агенты, SOC, риски для кода и данных, а ещё инженерное мышление в эпоху LLM.
Всё можно проходить в удобном темпе. Без расписания, созвонов и ощущения, что вы опять пропустили что-то важное, пока тушили прод.
Курс бесплатный. Доступ к платформе с курсом открывается через бот
👉🏻Забрать курс
Реклама, ООО "СЛЁРМ", ИНН 3652901451, erid: 2VtzqxCannf
Слёрм собрал бесплатный курс в записи «ИИ для инженеров: польза и риски».
Он для тех, кто уже пробовал использовать ИИ в рабочих задачах или только присматривается, но хочет понимать, где модель действительно помогает, а где лучше сначала открыть логи и подумать самому.
В курсе 6 записанных занятий, материалы и самостоятельная практика. Разбираются прикладные сценарии для DevOps, SRE, инфраструктуры и эксплуатации: работа с алёртами, метриками и инцидентами, RAG, ИИ-агенты, SOC, риски для кода и данных, а ещё инженерное мышление в эпоху LLM.
Всё можно проходить в удобном темпе. Без расписания, созвонов и ощущения, что вы опять пропустили что-то важное, пока тушили прод.
Курс бесплатный. Доступ к платформе с курсом открывается через бот
👉🏻Забрать курс
Реклама, ООО "СЛЁРМ", ИНН 3652901451, erid: 2VtzqxCannf
You probably don't need another database
https://postgresisenough.dev
Do you really need separate systems for caching, queues, search, documents, and vector embeddings when you already have Postgres?
https://postgresisenough.dev
htop explained
https://peteris.rocks/blog/htop
Explanation of everything you can see in htop/top on Linux
https://peteris.rocks/blog/htop
The git history command deserves more attention
https://lalitm.com/post/git-history
Working with lots of changes in parallel on git can be painful. You end up juggling branches and commits, and running scary rebase -i commands that can leave your tree in a half-broken state if you so much as sneeze.
https://lalitm.com/post/git-history
destructive_command_guard
https://github.com/Dicklesworthstone/destructive_command_guard
A high-performance hook for AI coding agents that blocks destructive commands before they execute, protecting your work from accidental deletion across Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Copilot CLI, VS Code Copilot Chat, Cursor, Hermes Agent, Grok (xAI), and related tools.
https://github.com/Dicklesworthstone/destructive_command_guard
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
24 сентября Yandex Cloud проведёт Yandex Scale 2026 — флагманскую технологическую конференцию, посвящённую облачным технологиям, инфраструктуре и искусственному интеллекту.
🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨
В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн.
В треке Hybrid Infrastructure & DevOps откроем программу рассказом про главные инфраструктурные анонсы и новинки 2026 года. На примере Stackland расскажем, как построить свою внутреннюю платформу по методологии Platform Engineering и ускорить time to market. Разберём, зачем бизнесу кластеры Yandex Managed Service for Kubernetes на тысячи нод — на реальном продакшн-кейсе Mindbox. Расскажем, как получить предсказуемую и безопасную ИИ‑разработку с ИИ‑командой на платформе SourceCraft и максимизировать возврат инвестиций от ИИ. Разберём возможности построения реальной гибридной инфраструктуры на базе единой технологической платформы и то, как полноценно объединить локальную и облачную среды, включая выделенные серверы BareMetal. И на примере крупного банка рассмотрим, как создать полноценный гибрид, соблюдая требования безопасности, регуляторов и бизнеса одновременно.
🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨
Отдельно пройдут воркшопы по Hybrid Infrastructure & DevOps. Смоделируем аварию на физическом сервере и проверим, как гибридная архитектура на облаке и BareMetal держит отказоустойчивость. Научим разворачивать корпоративную ИИ-систему с RAG-сценарием на Yandex BareMetal и Stackland — чтобы модель работала с внутренней документацией и базами знаний. Разберём, как эффективно делить GPU-ресурсы Yandex Managed Service for Kubernetes между параллельными задачами обучения моделей. И покажем, как команда ИИ-агентов SourceCraft проходит путь от бизнес-требований до безопасного релиза — с проверкой на уязвимости на каждом шаге.
🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨 🎨
На конференции будут не только треки — ещё демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч. Параллельно в онлайн-студии — розыгрыш призов и секретный гость.
Программа целиком — на сайте конференции, регистрация там же, а участие бесплатное!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
mcp-victoriametrics
https://github.com/VictoriaMetrics/mcp-victoriametrics
The implementation of Model Context Protocol (MCP) server for VictoriaMetrics
https://github.com/VictoriaMetrics/mcp-victoriametrics
databasement
https://github.com/David-Crty/databasement
Self-hosted database backup manager with a web UI. Schedule, backup, and restore MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Microsoft SQL Server, MongoDB, SQLite & Redis to S3, SFTP, or local storage. SSH Tunnel support.
https://github.com/David-Crty/databasement
neko-master
https://github.com/foru17/neko-master
A modern and elegant dashboard for network traffic visualization and analysis.
https://github.com/foru17/neko-master
codealmanac
https://github.com/AlmanacCode/codealmanac
A living wiki for your codebase, maintained by AI coding agents.
CodeAlmanac gives AI agents the context code alone cannot hold: why a system is shaped the way it is, what broke before, which invariants matter, and how workflows cross files and services. The wiki is plain markdown in your repo, indexed locally, and reviewed in Git like any other code change.
https://github.com/AlmanacCode/codealmanac
openship
https://github.com/oblien/openship
Open-source, self-hostable deployment platform with built-in CI/CD. Push code, ship containers, manage infrastructure — from a desktop app, web dashboard, or CLI.
https://github.com/oblien/openship
🤖Чем больше этапов в разработке решений машинного обучения (ML), тем выше риск запутаться в коде, версиях данных и экспериментах. Но есть подход, который превращает хаос в стройную систему — конвейер машинного обучения (ML‑pipeline).
🦾На открытом уроке вы узнаете, как строить цепочки обработки данных и обучения моделей, которые работают надёжно, гибко и масштабируемо. Разберём понятие конвейера машинного обучения (ML‑pipeline), шаги его построения и практические примеры, где автоматизация экономит часы работы и помогает избежать ошибок. Покажем, как автоматизировать ключевые этапы — от загрузки данных до финального прогноза.
👥Кому подходит урок:
• Инженерам машинного обучения и исследователям данных, которые хотят автоматизировать работу и обеспечить воспроизводимость экспериментов.
• Разработчикам и ИТ‑специалистам, желающим системно подойти к построению решений на основе машинного обучения и перейти на продвинутый уровень.
➡️ Открытый урок пройдёт 9 сентября в преддверии старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень». Регистрируйтесь и научитесь строить модели правильно, логично и эффективно: https://vk.cc/d0Nhz5
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqvERRyd
🦾На открытом уроке вы узнаете, как строить цепочки обработки данных и обучения моделей, которые работают надёжно, гибко и масштабируемо. Разберём понятие конвейера машинного обучения (ML‑pipeline), шаги его построения и практические примеры, где автоматизация экономит часы работы и помогает избежать ошибок. Покажем, как автоматизировать ключевые этапы — от загрузки данных до финального прогноза.
👥Кому подходит урок:
• Инженерам машинного обучения и исследователям данных, которые хотят автоматизировать работу и обеспечить воспроизводимость экспериментов.
• Разработчикам и ИТ‑специалистам, желающим системно подойти к построению решений на основе машинного обучения и перейти на продвинутый уровень.
➡️ Открытый урок пройдёт 9 сентября в преддверии старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень». Регистрируйтесь и научитесь строить модели правильно, логично и эффективно: https://vk.cc/d0Nhz5
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqvERRyd