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:...

MLOps для ИИ: AI-шлюз в MLflow

Зачем разработчики MLflow внедрили в этот MLOps-фреймворк инструмент оптимизации использования и управления различными провайдерами больших языковых моделей, чем он полезен и как использовать AI Gateway...

Шаблон стека MLOps-инструментов и ТОП-5 практик его внедрения

Как внедрить ключевые идеи MLOps и определиться с набором инструментов для непрерывной разработки и поставки систем машинного обучения. Лучшие практики и шаблон представления техстека. С...

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...

Horovod на Databricks для MLOps в глубоком обучении

Из чего состоит инфраструктура глубокого обучения Databricks и как масштабировать Deep Learning для нескольких графических процессоров или распределенных вычислений. Знакомимся с очередным MLOps-инструментом под названием...

Что такое BioCypher: возможности Neo4j для биомедицины

Зачем биомедикам понадобился свой язык описания онтологий, как эти задачи решает BioCypher и при чем здесь Neo4j: практическое приложение Data Science и графовых алгоритмов в...

Как развернуть ML-модель в production: шаблоны эффективного MLOps от Databricks

Мы уже писали, какие инструменты пригодятся MLOps-инженеру для развертывания моделей машинного обучения в производственных средах. Сегодня рассмотрим, как сделать это, используя MLOps-паттерны и средства платформы...

Поиск по сайту