[Перевод] TensorFlow, Azure Machine Learning, GitHub Actions и Bicep: Создаем полный MLOps-конвейер

В этом руководстве мы с вами создадим MLOps‑конвейер с использованием TensorFlow, Azure Machine Learning (AML), GitHub Actions, и Bicep (IaC).

Этот конвейер будет охватывать весь жизненный цикл разработки моделей машинного обучения, включая предварительную обработку данных, обучение моделей, оптимизацию гиперпараметров, оценку моделей, развертывание и внедрение конвейеров CI/CD.

По завершении этого руководства вы получите надежную, масштабируемую и удобную в обслуживании MLOps‑систему.

Читать далее

#mlops #tensorflow #mlops_конвейер #azure_machine_learning #github_actions #bicep | @habr_ai

AI Code Reviewer: автоматизация код ревью

Мы, в компании Anymaint, сделали скрипт для код ревью с помощью ChatGPT или Gemini.

Это Python-скрипт с открытым исходным кодом, который использует ChatGPT или Gemini для анализа пул-реквестов на GitHub.

Он умеет рассказывать о чем вообще пул реквест, выявлять проблемы или автоматически добавлять комментарии в PR. Скрипт доступен на github.com/AnyMaint/code-reviewer под лицензией BSD 3-Clause.

О компании AnyMaint

AnyMaint — стартап, который занимается созданием веб-системы управления техническим обслуживанием (CMMS) с применением машинного обучения. Мы ориентированы на такие отрасли, как фармацевтика и производство медицинских устройств, где автоматизация мониторинга оборудования и рабочих процессов играет ключевую роль. Разработка требует значительных усилий, и часть задач мы передали автоматическим инструментам, включая AI Code Reviewer.

Вручную или через GitHub Actions

Скрипт можно запускать через GitHub Actions, но я думаю, что основное использование - ручное. Во первых можно проверить свой PR перед тем, как посылать коллегам, во вторых перед оценкой чьего то PR полезно посмотреть на мнение ChatGPT о чем он вообще и в третьих лучше отсеять вручную комментарии скрипта, которые не релевантны или не интересны.

Где взять скрипт?

Скрипт доступен на github.com/AnyMaint/code-reviewer под лицензией BSD 3-Clause. Можно скачивать, изменять, использовать.

Примеры использования

AI Code Reviewer поддерживает несколько режимов работы и параметров. Для запуска вам будут нужны переменные окружения GITHUB_TOKEN для доступа к PR и OPENAI_API_KEY или GOOGLE_API_KEY (смотря какой LLM будете пользоваться)

Читать далее

#code_review #pull_request #github #github_actions #chatgpt #python #ревью_кода #программирование | @habr_ai

Как я ушёл с Kotlin (Spring Boot) на Go (Gin) и сделал AI-чат с WebSocket и GPT-4

Меня зовут Артём, я занимаюсь коммерческой разработкой с 2019 года. Последние несколько лет я активно использовал Spring Boot для создания backend-сервисов на Java и Kotlin.

Но в какой-то момент захотелось попробовать что-то новое. Не потому что Spring надоел, а просто чтобы выйти из зоны комфорта и узнать, как чувствует себя проект на другом языке. Я решил: возьму уже начатый pet-проект, перепишу его на Go — и посмотрю, как изменится подход, скорость разработки, ощущения. Читать далее

#go #gpt_4 #websocket #docker #github_actions #pet_project #jwt #kotlin | @habr_ai

Githab CLI и Github Actions на страже вайб кодинга с мобильными агентами Cursor

В этой статье, я расскажу, про опыт работы с агентами Cursor, github actions и великолепный Github Cli. Статья не претендует на истину и является частным практическим опытом.

Вступление

Лето. Время отпусков. Делать не фиг.

Можно залипать в рилсах или сериальчиках на пляже, но зачем, если можно создать что-то прикольное с мобильниого телефона, с помощью агентов. А конкретно, с помощью https://cursor.com/agents (стоит 20 баксов в месяц https://docs.cursor.com/account/pricing или 3к рублей в год, если немного поискать).

Итак, создаем репозиторий (В моем случае github.com/RobotAvi/MoneyGame) или берем готовый. Даем задачу агенту. Читать далее

#llm #cursor #агент #github #github_actions #github_cli | @habr_ai