Нейросеть сгенерит ЛЮБОЙ звук — подъехал мастхев для саунддизайнеров. SFХengine создает звуки от животных и погоды до технических шумов под разнообразные задачи.

• Генерит ЛЮБЫЕ звуки до 47 секунд.
• Никакого копирайта — результат полностью ВАШ.
• Можно использовать уже готовые варианты из огромной библиотеки треков.
• БЕСПЛАТНО.

Мегатулза для звука — тут.

🔥IT STAND | FIDELINA.RU | Бот

Применение ИИ и ML в высоконагруженных системах становится все более распространенным. В категории «Искусственный интеллект и машинное обучение в высоконагруженных системах» собраны доклады и мастер-класс о практическом применении ML в производственных системах ⤵️

1) Мастер-класс: «Удивительные эмбеддинги — как векторные представления применяются в задачах поиска и рекомендаций». Иван Красников (searchbooster.io)

Как устроена магия эмбеддингов внутри на мастер-классе подробно разбираться не будет, зато участники научатся махать волшебной палочкой! Будут разобраны на практике инструменты, которые позволяют строить и использовать векторные представления для рекомендательных и поисковых данных, даже если вы не Data Scientist.
Подготовительное задание: для экономии времени и снижения рисков поломки интернета необходимо заранее скачать материалы по ссылке (файл будет размещен за 2 недели до даты проведения конференции)

*Эмбеддинги — основа многих современных ML-решений, понимание их применения необходимо для создания эффективных систем.

2) Умный поиск по внутренней базе знаний с использованием LLM: от архитектуры до внедрения. Алексей Болтава (Т-Банк)

История о том, как Т-Банк улучшал поиск по всей внутренней проектной (и не только) информации. Тот случай, когда просто «нормально» — это мало и нужны постоянные улучшения. Рекомендуется тем, кто хочет использовать информацию по полной.

*Практическое применение LLM для корпоративных задач — одна из самых горячих тем в индустрии.

3) Архитектура высоконагруженных RAG-систем: 10 стратегий оптимизации чанкинга и интеграция с Weaviate, Qwen / Llama / Gemma. Андрей Носов (Raft)

В докладе обсуждаются архитектурные решения для построения RAG-системах, включая 10 стратегий оптимизации чанкинга, выбор векторной БД, оптимизацию пайплайнов для работы с LLM, кэширование чанков и эмбеддингов для снижения задержек и методы повышения точности при работе с большими данными.

*RAG-системы становятся стандартным подходом к применению LLM в корпоративных задачах.

4) Эволюция векторного поиска в YDB: от базовых методов к масштабируемому глобальному индексу. Александр Зевайкин (YDB)

Хотите знать, что же такое векторный поиск? Причем здесь ИИ? А как сделать так, чтобы он был быстрым? Как сделать так, чтобы он масштабировался на множество нод? Приходите на доклад Александра о том, как векторный поиск со всеми этими свойствами сделан внутри YDB.

*Векторный поиск — фундаментальная технология для современных ML-систем и рекомендательных сервисов.

5) ML в продакшене: почему аналитикам и бэкенду сложно договориться. Сергей Лавров (Авиасейлс)

Мы пользуемся Aviasales, но понимаем ли мы, по каким принципам нам рекомендуются билеты? Сергей расскажет именно об этом. Как от хороших рекомендаций перейти к лучшим: пример совместного непростого путешествия ML- и бэкенд-команд.

*Огромный отрыв в голосовании показывает высокий интерес к проблеме интеграции ML-решений в рабочие процессы.

Ждем вас на профессиональной конференции разработчиков высоконагруженных систем Saint HighLoad++ 2025 🖐️

✅ Программа конференции, расписание и билеты на сайте

Друзья, в этом посте мы собрали для вас полезные материалы, опубликованные за апрель: статьи, записи докладов и подкасты. На случай, если вы что-то пропустили 😉

📜 Почитать:

У построения высоконагруженных IoT-систем свои нюансы. Там не такой хайлоад, к которому все привыкли в вебе. Опыт решения проблем роста нагрузки в умных домах.

Покоряем сетевой стек Linux: декапсулируем пакеты с помощью eBPF на скорости 6Mpps+. Как использовали eBPF для перехвата и декапсуляции VXLAN-пакетов прямо в ядре, обеспечив корректный сбор статистики без значительных изменений в архитектуре системы.

Как сделать централизованное логирование и крепко спать по ночам. Эволюция системы логирования через поле, усыпанное граблями, до нагруженного production-сервиса.

Железо ненадежно, люди ненадежны, поставщики ненадежны. Как спроектировали и запустили собственную облачную платформу на 20К виртуальных машин — опыт Wildberries.

Проектируем собственную inhouse Feature Platform. Как построить внутреннюю Feature Platform, которая ускоряет внедрение ML-моделей и делает работу с данными прозрачной и управляемой.

Оптимизация конкурентных приложений в Go. Как превратить конкурентность из потенциальной ловушки в инструмент для построения эффективных и поддерживаемых приложений.

Как мигрировать с OpenShift на любой дистрибутив Kubernetes без единой правки. Хитрый подход к миграции, который позволяет перенести тысячи сервисов и десятки тысяч Yaml-манифестов без правок в коде и конфигурациях.


👀 🎧 Посмотреть и послушать:

Записи докладов с конференции Saint HighLoad++ 2024:

«Как мы монгу физически бэкапили». Рассказ о том, как Яндекс учился бэкапить кластеры MongoDB для своих клиентов: чтобы бэкапы занимали адекватное количество места, с ними было легко работать, а главное — чтобы из них можно было восстановить консистентный кластер!

«Психологический возраст кибербезопасности». Внимание к кибербезопасности сегодня повышенное и невозможно обойти такую ее сторону, как готовность организации. Обычно оценивают технологии с помощью опросов и аудита. Спикер пошел дальше и рассказал, как все это работает и как определить психологическую зрелость кибербеза в компании.

Подкасты:

Можно ли сэкономить миллионы компании, внедрив FinOps? Или это просто модный термин без реальной пользы? Выпуск Podcast++ о том, как эффективно управлять затратами на инфраструктуру и мотивировать команду думать о бюджете.

Одного грейда уже не хватает. Разработчики с одинаковыми скиллами получают разные офферы — потому что одни умеют говорить о себе, а другие нет. Подкаст о том, как разработчику стать заметнее на рынке.


Сохраните дайджест себе и поделитесь с коллегами 🙌