«ИИ-решения» на ThecoreGrid — это практический инженерный подход к разработке и эксплуатации AI/LLM-систем в production и highload-среде.
Мы разбираем, как проектировать масштабируемую архитектуру, выстраивать надежные data- и feature-pipelines, выбирать инфраструктуру для обучения и инференса с контролем задержек, стоимости и отказоустойчивости. В основе материалов опыт BigTech: post-mortems реальных инцидентов, проверенные MLOps- и DevOps-паттерны, observability, безопасность и governance для AI-продуктов. Вместо поверхностных «гайдов для старта» глубокий техразбор: интеграция LLM в существующие сервисы, проектирование RAG-архитектур, оркестрация, кеширование, векторные БД, CI/CD для ML и контроль качества моделей в продакшене. Тег будет полезен архитекторам, ML-, backend-, platform-инженерам и SRE-командам, которые внедряют ИИ в критичные системы и отвечают за стабильность, масштабируемость и предсказуемый результат.
LLM-инфраструктура, Disaggregation, Распределенные системы, GPU-кластеры, Сетевые аномалии, Serverless, ИИ-агенты
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.
Как LLM-агенты автоматизируют building–grid co-simulation через DAG и multi-agent orchestration, снижая ошибки и сложность пайплайнов.
Как Knowledge Graph и LangExtract повышают точность извлечения данных и трассируемость в системах Total Airport Management —>
Edge AI Kubernetes как единая платформа: как масштабировать edge без фрагментации и сохранить контроль над распределённой инфраструктурой.
Как ParaQAOA ускоряет QAOA для Max-Cut: параллелизм, divide-and-conquer и контроль trade-off между точностью и runtime.
Hugging Face inference как fallback для агентных систем: hosted vs local, trade-offs, архитектура и запуск через llama.cpp.
Controls: ← → to move, ↑ to rotate, ↓ to drop.
Mobile: use buttons below.