От вет-ИИ для коров до имперского глянца: хардкорный MLOps на бесплатных GPU

В начале 2026 года ленты новостей принесли тревожные сообщения из Сибири: массовые вспышки опасных заболеваний у КРС (крупного рогатого скота) привели к необходимости вынужденного забоя тысяч голов. Для многих фермеров это означало потерю бизнеса и средств к существованию. Мы задались вопросом: может ли доступный Computer Vision стать первой линией обороны? Инструментом, который позволит фермеру в отдаленном районе провести первичный скрининг (триаж) животного с помощью обычного смартфона и вовремя вызвать ветеринара, не дожидаясь начала эпидемии. Так родился проект AI-Vet-Scanner ( наше пространство на Hugging Face ), определяющий признаки заболеваний по фотографии.

https://habr.com/ru/articles/1013214/

#MLOps #Kaggle #Computer_Vision #OpenCV #PyMuPDF #Hugging_Face #датасет #парсинг #оптимизация_памяти #SDXL_LoRA

Observability by default: using OpenTelemetry in MLOX, you can track traces, logs, and metrics from the start. No more "we'll add monitoring later": the infra is ready when your first model ships.

#selfhosting #ai #mlops

ML-пайплайны в Kubernetes: от первой строки кода до автоскейлинга и за его пределами

Ваша ML-модель работает в ноутбуке, а в продакшене — нет. Бывало такое? Именно здесь начинается настоящая инженерная задача: взять эксперимент из Jupyter-ноутбука и превратить его в воспроизводимый, наблюдаемый и масштабируемый пайплайн — от сырых данных до стабильного инференса под реальной нагрузкой. Kubernetes давно стал де-факто стандартом для этой работы: более 70% компаний используют его в продакшене — это не дань хайпу, это прагматичный выбор тех, кто уже наступал на грабли. В этой статье разберем, почему K8s выигрывает у альтернатив именно для ML-нагрузок, а также обсудим какие мифы и анти-паттерны тормозят команды на пути к продакшену. Пройдемся по полному стеку: от подготовки кластера и фиксации данных через DVC до canary-деплоя модели и автоскейлинга GPU-подов. В конце вас ждет взгляд на то, куда движется индустрия: serverless-ML, multi-LLM-ops и edge-развертывания. Если вы DevOps- или MLOps-инженер, которому приходится запускать обучение и инференс в одном кластере, или R&D-инженер, чьи модели «магически ломаются» при переходе в прод — читать обязательно.

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/1011810/

#Kubernetes #MLOps #ML_pipeline #KServe #TFX #DVC #HPA #Prometheus #Grafana #DevOps

INT8 양자화로 LLM 추론 비용·지연을 줄였나요? 경험 공유해 주세요! 🤔 어떤 캘리브레이션 전략이 효과적이었나요? #INT8 #LLM #Quantization #MLOps #AI

https://aipages.net/int8-llm-%ec%b6%94%eb%a1%a0-%eb%b0%b0%ed%8f%ac-%ec%8b%a4%eb%ac%b4-%ea%b0%80%ec%9d%b4%eb%93%9c/

Ultralytics (@ultralytics)

Ultralytics Platform이 원시 데이터부터 프로덕션까지의 전체 AI 개발 과정을 하나의 통합 환경으로 단순화한다고 소개했다. 여러 도구를 오가며 발생하던 단계별 실패 지점과 오버헤드를 줄이는 것이 핵심 메시지다.

https://x.com/ultralytics/status/2034345142132379967

#ultralytics #aiplatform #mlops #yolo #deployment

When does a simple ML training loop stop being “just training” and start acting like an orchestrator for your whole system? This post digs into that shift.

Read More: https://zalt.me/blog/2026/03/trainer-orchestrator

#machinelearning #training #mlops #engineering

Want to experiment with LLM serving? With the Docker backend, MLOX can provision LiteLLM + Ollama and wire them into your stack. Quickly test prompt flows, local models, or gateways without learning yet another deployment toolchain.

#LLM #MLOps #SelfHosting

Sudo su (@sudoingX)

로컬 모델을 자신의 하드웨어에서 며칠간 직접 사용해보며 트레이드오프를 이해하고 설정을 디버깅하라는 권고입니다. 로컬 테스트로 성능·설정 이슈를 파악한 뒤 GPU로 전환하면 경험이 크게 달라진다는 개발자 조언을 담고 있습니다.

https://x.com/sudoingX/status/2034249440434045120

#localmodels #gpu #inference #mlops

ITmedia NEWS (@itmedia_news)

NVIDIA가 'NemoClaw'를 발표했습니다. 이 도구는 OpenClaw를 단일 명령으로 설치하고 안전하게 실행할 수 있도록 지원하며, OpenClaw 기반 워크로드의 도입과 실행을 간소화하는 개발자/운영자용 툴로 보입니다.

https://x.com/itmedia_news/status/2033655817455714681

#nvidia #nemoclaw #openclaw #mlops