🔧 Unsloth launched Studio — faster, cheaper LLM fine-tuning for small teams.

Custom model training used to be a big-lab privilege.

Not anymore.

#LLM #FineTuning #MLOps #Unsloth #AI

CUDA configuration is eating your AI project's time and nobody's talking about it.

I sat down with #CIQ 's #DamenKnight to dig into why general-purpose Linux wasn't built for GPU workloads and what "validated" actually means.

https://podcast.itguyeric.com/20
#Linux #CUDA #AIInfrastructure #MLOps #GPU

Secure governance accelerates financial AI revenue growth

Financial institutions are learning to deploy compliant AI solutions for greater revenue growth and market advantage.

AI News

Как мы внедряли QoS InfiniBand для приоритизации ML-обучений с точки зрения сети

В статье расскажем, как мы командой Yandex Infrastructure внедрили QoS в сетях InfiniBand при ограниченной вендорской поддержке и скудной практической документации. Обсудим мотивацию: рост смешанных нагрузок во внутреннем облаке и необходимость предсказуемых SLO для различных обучений. Отдельно рассмотрим как могут быть связаны QoS и топология сети DragonFly+.

https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/1015226/

#infiniband #qos #ml #mlops #gpu #dragonfly+

Как мы внедряли QoS InfiniBand для приоритизации ML-обучений с точки зрения сети

Привет! Меня зовут Роман, в Yandex Infrastructure я работаю в команде Network Operations Center (NOC) и занимаюсь фабриками сетей дата‑центров. Это включает в себя и сети нашего...

Хабр

Как компании строят MLOps: три архитектурных подхода

Всем привет! Меня зовут Катерина Цаплина, я программный эксперт курса

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1014322/

#MLOps #MLплатформа #Uber_Michelangelo #Netflix_Metaflow #Vertex_AI #SageMaker #yandex_datasphere #Yandex_AI_Studio #MLинфраструктура #внедрение_MLOps

Как компании строят MLOps: три архитектурных подхода

Всем привет! Меня зовут Катерина Цаплина, я программный эксперт курса «MLOps для разработки и мониторинга моделей» . Работаю на стыке ML, инфраструктуры и корпоративной архитектуры в крупной...

Хабр

LLM 실시간 서빙 비용 줄이는 팁 공유해요 — 모델 선택, 인프라 사이징, 요청 패턴 관리가 핵심이라고 합니다. 여러분은 피크 트래픽이나 컨텍스트 최적화 중 어떤 걸 먼저 건드리시나요? 의견 공유해 주세요! 💬 #MLOps #AI운영 #비용절감

https://aipages.net/llm-%ec%8b%a4%ec%8b%9c%ea%b0%84-%ec%84%9c%eb%b9%99-%eb%b9%84%ec%9a%a9-%ec%b5%9c%ec%a0%81%ed%99%94/

LLM 실시간 서빙 비용 최적화 - 인공지능 인사이트

인프라·모델·요청 패턴 3축 최적화로 실시간 LLM 서빙 비용을 30~70%까지 낮추는 실무 가이드.

인공지능 인사이트