Версия сайта для слабовидящих
Зачем управлять трансферным обучением больших языковых моделей и что входит в это управление: знакомимся с расширением MLOps для LLM под названием LLMOps. Что такое LLMOps Большие языковые модели, воплощенные в генеративных нейросетях (ChatGPT и прочие аналоги), стали главной технологией уходящего года, которая уже активно используется на практике как частными лицами,...
RAG-приложения и Neo4j: поддержка векторного индекса для LLM
Что не так с большими языковыми моделями, как RAG-приложения расширяют возможности LLM и зачем в графовой СУБД Neo4j добавлена поддержка векторного индекса. Зачем нужны RAG-приложения: ограничения базовых LLM-сетей С появлением ChatGPT и других генеративных нейросетей, большие языковые модели (LLM, Large Language Models) стали активно применяться для решения множества бизнес-задач, связанных...
Программируй на английском: ИИ-SDK для PySpark от Databricks
Как получать результаты обработки данных с помощью Apache Spark, адресуя ИИ бизнес-запросы на английском языке: знакомимся с English SDK от Databricks. Настоящий Low Code с PySpark-AI. English SDK for Apache Spark и PySpark-AI: как это работает Большие языковые модели (LLM, Large Language Model), основанные на генеративных нейросетях, применимы не только...
ИИ и векторные базы данных: как это работает?
Как устроены векторные базы данных и почему они стали так популярны с распространением ИИ. Архитектура, алгоритмы, принципы работы и примеры векторных СУБД. Что такое векторная СУБД и при чем здесь ИИ Как и следует из названия, векторная база хранит данные в виде векторов. Это понятие из математики означает специализированное представление...
ClearML для полного MLOps: примеры и возможности
Чтобы сделать наши курсы для специалистов по Data Science и ML-инженеров еще более полезными, сегодня познакомимся с очень мощным инструментом MLOps – open-source платформой ClearML. Что это такое, как работает, насколько упрощает разработку продуктов Machine Learning, а также зачем бизнесу ClearGPT. Что такое ClearML и как это поможет MLOps-инженеру Концепция...
Создаем свой оператор Apache AirFlow с ChatGPT
Недавно мы разбирали, как дата-инженеру написать собственный оператор Apache AirFlow и использовать его в DAG. Сегодня посмотрим, каким образом с этой задачей справляется модный ИИ под названием ChatGPT. GPT-генерация пользовательского оператора AirFlow Хотя Apache AirFow предоставляет множество операторов для выполнения самых разных задач, иногда дата-инженеру приходится писать свои собственные Python-классы,...
Будущее ИИ: взаимодействие человека и машины на примере решения задачи построения справочника организаций
Рассмотрим пока еще фантастический пример из ближайшего будущего, где вся информация структурирована в виде графа знаний, доступ к сегментам которого определяется принадлежностью человека или машины к конкретной партии или корпорации. Как построить справочник организаций с помощью ИИ и графовой аналитики больших данных. Постановка задачи: построение справочника организаций Систематизация и упорядочивание...
Конвейер Big Data для Machine Learning на Apache Kafka: разбираем систему речевой аналитики
В этой статье мы рассмотрим комплексный конвейер (pipeline) обработки больших данных с помощью алгоритмов машинного обучения (Machine Learning) для системы речевого анализа Callinter от китайской компании Fano Labs. Apache Kafka играет ключевую роль в этом аналитическом конвейере, ежедневно обеспечивая бесперебойную стабильность и высокую производительность интеллектуальной обработки нескольких тысяч часов звонков....
Я знаю, что вы делали прошлым летом и сегодня утром: как государство и бизнес собирают Big Data о каждом из нас
Мы уже писали о преимуществах DaaS-похода, когда облачные провайдеры предоставляют данные как услугу, включая сложную предиктивную аналитику с использованием алгоритмов машинного обучения. Это позволяет быстро и удобно воспользоваться технологиями Big Data без существенных инвестиций в ИТ-инфраструктуру и дорогих специалистов, таких как Data Scientist, инженер и аналитик больших данных. Однако все...
Почему вам нужны данные как сервис или что такое DaaS
Аналитика больших данных (Big Data) сегодня нужна всем компаниям, но далеко не каждое предприятия готово инвестировать в сложную ИТ-инфраструктуру и дорогих специалистов. Избежать этих затрат, получив все преимущества практического использования технологий Data Science, поможет парадигма «данные как сервис». В продолжение темы по цифровизации, сегодня поговорим про концепцию Data as a...