LLM-Evaluierung im großen Maßstab auf Apache Spark
LLM-Evaluierung im großen Maßstab auf Apache Spark: wie die verteilte Architektur, Caching und statistische Überprüfung von Modellen funktioniert.
Datenverarbeitung
Datenverarbeitung auf ThecoreGrid behandelt den Aufbau und Betrieb skalierbarer, zuverlässiger Datenplattformen für moderne Highload-Systeme.
Wir analysieren Architekturen für Batch- und Stream-Processing, Datenmodellierung sowie Speicherlösungen mit Fokus auf Performance und Konsistenz. Themen umfassen verteilte Verarbeitungssysteme, Echtzeit-Ingestion, ETL/ELT-Patterns, Schema-Evolution und Datenqualitätsmanagement im Produktionsbetrieb. Im Mittelpunkt stehen praktische Trade-offs zwischen Latenz, Durchsatz und Kosten sowie Strategien für Fehlertoleranz, Observability und Data Governance in großskaligen Systemen. Die Inhalte basieren auf realen BigTech-Praktiken, einschließlich Incident-Post-Mortems, Architekturentscheidungen und Erfahrungen aus dem Betrieb komplexer Dateninfrastrukturen. Statt Einsteiger-Tutorials bieten wir fundierte technische Analysen für den Aufbau belastbarer Datenplattformen. Der Tag richtet sich an Data Engineers, Platform- und Backend-Teams sowie Architekten, die skalierbare und stabile Datenökosysteme entwickeln und betreiben.
SageMaker AI beschleunigt die ML-Pipeline von Edge-Robotern
Wie eine ML-Pipeline auf Basis von Amazon SageMaker das Training beschleunigt und die Kosten für Datenannotation in Edge-Robotern und verteilten Systemen reduziert
LLM-Agenten für B2G Ko-Simulation von Energiesystemen
Wie LLM-Agenten die Building-Grid-Ko-Simulation durch DAG und Multi-Agenten-Orchestrierung automatisieren, wodurch Fehler und Komplexität der Pipelines reduziert werden.
Knowledge Graph für TAM über LLM und LangExtract
Wie Knowledge Graph und LangExtract die Genauigkeit der Datenaus extraction und Nachverfolgbarkeit in Total Airport Management-Systemen erhöhen. –>
Stateless Kafka-kompatibler Broker: Verlagerung der Dauerhaftigkeit (Durability) in die Speicherschicht
Tansu schlägt vor, das Kafka-Modell neu zu strukturieren: den Zustand (State) aus den Brokern zu entfernen und die Zuverlässigkeit an einen externen Speicher zu delegieren. Dies verändert das Systemverhalten unter Last und vereinfacht das Betriebsmodell. Das Problem zeigt sich auf der Betriebsebene. Ein klassischer Kafka-Broker ist eine Stateful-Komponente: Replikation, Leader Elections, persistenter Zustand, lange Laufzeiten. … Weiterlesen