🧠 From Kafka to Kubernetes—discover the 12 core components that make AI systems mission-driven, ethical, and ready for real-time action. 🌍 Whether you're building for climate, healthcare, or education, this architecture is your blueprint for impact.

🔗 https://medium.com/@rogt.x1997/from-kafka-to-kubernetes-inside-the-12-components-of-a-mission-driven-ai-stack-31271a83aa80
#AIforGood #EthicalAI #MLops #AIArchitecture
https://medium.com/@rogt.x1997/from-kafka-to-kubernetes-inside-the-12-components-of-a-mission-driven-ai-stack-31271a83aa80

🧠 From Kafka to Kubernetes—discover the 12 core components that make AI systems mission-driven, ethical, and ready for real-time action. 🌍 Whether you're building for climate, healthcare, or education, this architecture is your blueprint for impact.

🔗 https://medium.com/@rogt.x1997/from-kafka-to-kubernetes-inside-the-12-components-of-a-mission-driven-ai-stack-31271a83aa80
#AIforGood #EthicalAI #MLops #AIArchitecture
https://medium.com/@rogt.x1997/from-kafka-to-kubernetes-inside-the-12-components-of-a-mission-driven-ai-stack-31271a83aa80

Iniciando em MLOps

Laboratório Hacker de Campinas, segunda-feira, 2 de junho às 19:00 BRT

https://eventos.lhc.net.br/event/iniciando-em-mlops

MLечный путь 2025 — знания, опыт, коммьюнити. Как это было?

Привет, Хабр! 23 апреля мы провели в Петербурге митап для ML-специалистов. Спикеры обсудили запуск LLM в продакшен, оптимизацию GPU-инференса, а также Edge-решения для медицины и агросектора. Минимум теории — больше кейсов от Selectel, Cloud.ru, Celsus и Русагро. Как подобрать инфраструктуру под LLM? Как контейнеризировать GPU в многоарендных средах? Как запускать ML на комбайне или медицинском поезде без интернета? На эти вопросы ответили в четырех докладах на MLлечном пути. А еще мы организовали питч-сессию для стартапов. Пять проектов на стадии pre-MVP боролись за призовой фонд в 100 000 бонусов. Победителей выбирали сами зрители. В тексте рассказываем, как все было.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/909258/

#selectel #mlops #машинное_обучение #конференции #ml

MLечный путь 2025 — знания, опыт, коммьюнити. Как это было?

Привет, Хабр! 23 апреля мы провели в Петербурге митап для ML-специалистов. Спикеры обсудили запуск LLM в продакшен, оптимизацию GPU-инференса, а также Edge-решения для медицины и агросектора. Минимум теории — больше кейсов от Selectel, Cloud.ru, Celsus и Русагро. Как подобрать инфраструктуру под LLM? Как контейнеризировать GPU в многоарендных средах? Как запускать ML на комбайне или медицинском поезде без интернета? На эти вопросы ответили в четырех докладах на MLлечном пути. А еще мы организовали питч-сессию для стартапов. Пять проектов на стадии pre-MVP боролись за призовой фонд в 100 000 бонусов. Победителей выбирали сами зрители. В тексте рассказываем, как все было.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/909258/

#selectel #mlops #машинное_обучение #конференции #ml

Переходим от legacy к построению Feature Store

Невероятная история о том, как внедрить систему Feature Store в проект с огромным legacy и получить профит. Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Дащенко, я из компании «Домклик», которая решает все вопросы, связанные с недвижимостью, включая оценку стоимости недвижимости любого типа. Это статья по мотивам моего доклада на конференции Highload++ про интерфейс между данными и ML-моделями Feature Store: как мы сделали его с нашей командой, каких результатов добились и с какими подводными камнями столкнулись на пути.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/908970/

#feature_store #ml #mlops #ai #python #машинное_обучение #архитектура #обработка_данных #ops #data_science

Build your own Siri locally and on-device | Hacker News

Great read on the often-overlooked human side of ML development from David Martin on @towardsdatascience:
https://towardsdatascience.com/learnings-from-a-machine-learning-engineer-part-6-the-human-side/

The truth:
It doesn’t really matter whether it’s computational engineering, machine learning—or whatever technology comes next.

The hardest part isn’t—and never was, and never will be—the technology.
It’s aligning the people involved.

#AI #MachineLearning #HumanCenteredAI #MLOps