LLM evaluation at scale на Apache Spark
LLM evaluation at scale на Apache Spark: как устроена распределённая архитектура, кэширование и статистическая проверка моделей.
«Архитектура и инфраструктура» на ThecoreGrid объединяет системное проектирование и инфраструктурные практики для создания масштабируемых и надежных систем уровня BigTech. Категория охватывает распределенные архитектуры, highload-паттерны, cloud-native подходы, а также базовые слои: compute, networking и storage. В центре внимания реальные инженерные решения и компромиссы: как балансировать надежность, производительность, стоимость и развитие систем во времени. Темы включают Infrastructure as Code, Kubernetes, multi-region deployment, управление трафиком и platform design. Контент основан на опыте эксплуатации production-систем: разборы post-mortems, миграции и работа инфраструктуры под высокой нагрузкой. Вместо абстрактной теории предлагаем практические паттерны и анализ решений из BigTech. Категория будет полезна архитекторам, backend- и platform-инженерам, DevOps- и SRE-командам, которые строят и поддерживают сложные распределенные системы и критичную инфраструктуру.
LLM evaluation at scale на Apache Spark: как устроена распределённая архитектура, кэширование и статистическая проверка моделей.
Как Uber масштабировала инфраструктуру: опыт Туана Фама.
Первый CTO Uber Туан Фам о переходе к микросервисам, платформах и роли ИИ в эволюции инженерии на реальном опыте масштабирования.
Как оптимизировать MoE репликацию экспертов: разбор CRAFT, балансировка нагрузки и рост throughput без перерасхода GPU памяти.
Как ML pipeline на базе SageMaker AI ускоряет обучение и снижает стоимость разметки в edge-роботах и распределённых системах.
Hybrid fronthaul planning в O-RAN: как снизить TCO и обеспечить capacity в CF-mMIMO через комбинацию fiber, mmWave и FSO.
Osprey event engine: как устроена real-time обработка событий и правил на highload и какие компромиссы скрыты в архитектуре
Почему golden path платформа проваливается на внедрении: разбор ошибок, шаблонов и метрик, которые действительно показывают результат.
Как LLM-агенты автоматизируют building–grid co-simulation через DAG и multi-agent orchestration, снижая ошибки и сложность пайплайнов.
Как измерять platform health через developer experience, adoption и toil, а не только observability и uptime.
Platform engineering с Policy as Code: как встроить governance в CI/CD и снизить риски через CAPOC и автоматические политики.
Controls: ← → to move, ↑ to rotate, ↓ to drop.
Mobile: use buttons below.