LLM предлагает, код исполняет: как разделить reasoning и side effects в production‑пайплайне +6
- Блог компании AGIMA
- Искусственный интеллект
- Анализ и проектирование систем
- Проектирование API
- Высоконагруженные системы
Публикации с тегом production
Как проверить postmortem, подготовленный LLM. Разбираем инцидент Cloudflare +8
43 минуты в месяц. Как бюджет ошибок заканчивает спор о надёжности +2
Гонка за исключением или как один except Exception может лишить сна на неделю +6
Как настроить инфраструктуру для вашего стартапа +19
Чек‑лист внедрения аутентификации Manticore в продакшн +4
Модель не виновата: разбираем 3 громких ИИ-инцидента, которые случились из-за отсутствия архитектуры +6
- Искусственный интеллект
- Анализ и проектирование систем
- Машинное обучение
- Natural Language Processing
- Программирование
Не всё надо решать LLM. Где в продакшене побеждают бустинги, эмбеддинги и правила +3
AI‑агенты в проде: 6 архитектурных ошибок, из‑за которых они не доживают до запуска +9
- Блог компании OTUS
- Машинное обучение
- Программирование
- Искусственный интеллект
- Карьера в IT-индустрии
Миграция на Spring Boot 4 и Java 25: пошаговый план, чтобы обновиться и не уронить прод +12
Evals для чайников. Как тестировать AI-агента, чтобы понимать, где именно он ломается +1
- Искусственный интеллект
- Машинное обучение
- Natural Language Processing
- Анализ и проектирование систем
- Тестирование IT-систем
Зачем backend разработчику Python, если он не собирается становиться data scientist +5
HikariCP в проде: пять настроек, которые часто крутят неправильно +11
Память на миллион, а толку ноль: как мы спасали ИИ-агента от «тупости»
Память на миллион, а толку ноль: как мы спасали ИИ-агента от «тупости»