Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
В этом году я впервые был научруком в ИТМО ▪️ И я в очередной раз убедился, что преподавание для архитектора работает как супер-ускоритель насмотренности (писал об этом: https://t.me/rsa_enc/339). Приведу три примерчика, какие штуки в итоге получились у моих дипломников:
➡️ Сервис изучения английского на LLM. Самое вкусное там — каскадный пайплайн: большая внешняя модель занимается только коррекцией ошибок, а классификацию по 263 компонентам знаний делает дешёвый правило-ориентированный маршрутизатор. Качество обнаружения ошибок выше 90%, а время и стоимость запроса — кратно ниже, чем если загонять всё в одну большую западную LLM. Хорошее напоминание: стохастическое и детерминированное стоит разносить по разным компонентам. Продукт запущен: https://dreamlang.ru/ 🔥
➡️ Корпоративная платформа LLM-агентов: графовый оркестратор, структурированная генерация по Pydantic-схемам, доступ к инструментам через MCP. Интересный момент — экономика: автор посчитал, что отдельные сценарии автоматизации обходятся компании примерно в 13 млн в год, платформа — в 4,9 млн, а новый сценарий конфигурируется за 40 часов вместо 240–1600 часов разработки. Платформенная гипотеза с числами и сроком окупаемости — то, чего обычно так не хватает спроектированным архитектурам.
Продукт запущен во внутреннем контуре заказчика 🔥
➡️ Планировщик питания с ML: Java/Spring-микросервисы, Python ML-сервис за Apache Kafka, у каждого сервиса своя БД. Подбор рациона — целочисленное линейное программирование по базе из ~2700 рецептов, с учётом аллергенов и времени на готовку. Аккуратная классика микросервисной архитектуры 💎
Продукт запущен: https://meal-planner.ru/ 🔥
Это дипломы магистратуры AI Talent Hub в ИТМО, где я веду свой авторский курс по проектированию микросервисных архитектур, а теперь ещё и являюсь научруком ). Среди магистрантов, кстати, немало айтишников с опытом Яндекса, Озона и других бигтехов.
И важная новость — сейчас идёт последняя волна Junior ML Contest — конкурса, через который в эту магистратуру поступают бесплатно и без экзаменов: подаёте свой реальный AI/ML-проект (с работы, с хакатона, хоть собственный стартап), защищаете его на питчинге — и учитесь на бюджетном месте. Дедлайн — 20 июля включительно, времени в обрез 😅
Чем сильнее будут магистранты и их проекты — тем интереснее мне преподавать 😎
Условия JMLC-конкурса и подача заявок тут
Приходите сами и пересылайте друзьям с живыми ML-проектами. И как поступите — приходите на мой курс 😎
И напоследок — короткое видео с выпускного магистратуры, прошедшего совсем недавно 🚤
➡️ Сервис изучения английского на LLM. Самое вкусное там — каскадный пайплайн: большая внешняя модель занимается только коррекцией ошибок, а классификацию по 263 компонентам знаний делает дешёвый правило-ориентированный маршрутизатор. Качество обнаружения ошибок выше 90%, а время и стоимость запроса — кратно ниже, чем если загонять всё в одну большую западную LLM. Хорошее напоминание: стохастическое и детерминированное стоит разносить по разным компонентам. Продукт запущен: https://dreamlang.ru/ 🔥
➡️ Корпоративная платформа LLM-агентов: графовый оркестратор, структурированная генерация по Pydantic-схемам, доступ к инструментам через MCP. Интересный момент — экономика: автор посчитал, что отдельные сценарии автоматизации обходятся компании примерно в 13 млн в год, платформа — в 4,9 млн, а новый сценарий конфигурируется за 40 часов вместо 240–1600 часов разработки. Платформенная гипотеза с числами и сроком окупаемости — то, чего обычно так не хватает спроектированным архитектурам.
Продукт запущен во внутреннем контуре заказчика 🔥
➡️ Планировщик питания с ML: Java/Spring-микросервисы, Python ML-сервис за Apache Kafka, у каждого сервиса своя БД. Подбор рациона — целочисленное линейное программирование по базе из ~2700 рецептов, с учётом аллергенов и времени на готовку. Аккуратная классика микросервисной архитектуры 💎
Продукт запущен: https://meal-planner.ru/ 🔥
Это дипломы магистратуры AI Talent Hub в ИТМО, где я веду свой авторский курс по проектированию микросервисных архитектур, а теперь ещё и являюсь научруком ). Среди магистрантов, кстати, немало айтишников с опытом Яндекса, Озона и других бигтехов.
И важная новость — сейчас идёт последняя волна Junior ML Contest — конкурса, через который в эту магистратуру поступают бесплатно и без экзаменов: подаёте свой реальный AI/ML-проект (с работы, с хакатона, хоть собственный стартап), защищаете его на питчинге — и учитесь на бюджетном месте. Дедлайн — 20 июля включительно, времени в обрез 😅
Чем сильнее будут магистранты и их проекты — тем интереснее мне преподавать 😎
Условия JMLC-конкурса и подача заявок тут
Приходите сами и пересылайте друзьям с живыми ML-проектами. И как поступите — приходите на мой курс 😎
И напоследок — короткое видео с выпускного магистратуры, прошедшего совсем недавно 🚤