Показываем в скринкасте, как развернуть Minecraft-сервер на бесплатной виртуалке ⛏️👾
Свой сервер пригодится, если хочется настроить игру под себя, свободно приглашать друзей и не переживать за лаги. Александр Стародубцев, технический лидер Cloud.ru, рассказывает, как создать такой сервер самостоятельно с помощью всего двух сервисов: бесплатной виртуальной машины и публичного IP-адреса.
С ресурсами Evolution free tier можно бесплатно создать ВМ, хранить файлы и запускать контейнеры. Сделайте своего телеграм-бота, храните в облаке фото, видео и документы или создайте сервер в Minecraft по нашей инструкции 😉
Идеи, с чем интегрировать LLM из Evolution Foundation Models 🖥
В сервисе Evolution Foundation Models представлены open source модели, к которым вы можете делать запросы по API. А еще есть возможность интегрировать эти LLM в разные фреймворки, библиотеки и редакторы кода, чтобы автоматизировать часть задач и облегчить себе работу.
⬇️ Расскажем о четырех сценариях применения LLM из Evolution Foundation Models с разными инструментами. А еще дадим ссылки на руководства по подключению:
Создайте своего Code Agent с Aider и VS Code. Подключите в свой сервис по API подходящую под ваши задачи LLM, а потом используйте редакторы кода, чтобы создать интеллектуального помощника по программированию. Тот поможет писать и рефакторить код, искать баги, проводить тесты и составлять документацию.
Встройте LLM в чат-интерфейс платформ Chatbox, Open WebUI или LibreChat. Так вы сможете, например, настроить работу команды с LLM и контролировать расход токенов, создавать собственных AI-ассистентов, использовать RAG и поиск в интернете.
Напишите своего чат-бота с фреймворком LangChain, который предназначен для создания AI-ориентированных приложений. Добавьте созданного чат-бота в беседу, чтобы он делал выжимки из диалогов и отслеживал в них задачи. Или интегрируйте получившегося AI-помощника в службу поддержки, чтобы быстрее отвечать клиентам.
Организуйте LLM-шлюз с библиотекой Litellm. Например, она на дает доступ к разным LLM по единому API-ключу и возможность выбрать резервную модель на случай, если с основной что-то случится. LLM-шлюз упростит вам работу: он может управлять сразу несколькими LLM, помогает балансировать нагрузку и контролировать траты.
Кстати, более 20 LLM, эмбеддеров и реранкеров из Evolution Foundation Models доступны бесплатно до 31 октября. Выберите модели, которые по бенчмаркам лучше подходят к вашим задачам, и протестируйте их в работе 🤖
Что такое контекст-инжиниринг и в чем его отличие от промпт-инжиниринга? 👨💻✍️
Контекст-инжиниринг (context engineering) — это подход, который предполагает, что для наполнения контекстного окна LLM используют все доступные способы. В отличие от промпт-инжениринга, работа с контекстом предполагает не только дизайн промпта, а настройку всего, что LLM использует для решения задач. Например, можно дать модели доступ к данным о компании с помощью RAG или показать примеры хороших ответов.
При таком подходе модель получает нужную информацию, в нужном формате и нужном объеме. И, соответственно, лучше отвечает: меньше галлюцинирует, четче следует инструкциям, пишет в нужном стиле или точнее строит прогнозы.
Работа с контекстом особенно важна для AI-агентов. Они обрабатывают множество данных, на их основе принимают решения, адаптируют свою работу. Если дать агенту неполный контекст, он может столкнуться с трудностями:
confusion — путаницей в информации;
distraction — отвлечением на лишние детали, игнорированием важного;
poisoning — подмешиванием вредоносных инструкций в контекст;
clash — противоречиями, из-за которых модели сложно дать правдивый или полезный ответ.
🖐️ Способы контекст-инжиниринга, чтобы решить эти проблемы:
RAG. Добавьте в базу знаний LLM сведения из вашей базы знаний. Включите туда релевантную и полезную информация, исключите мусор и все, что устарело. Для этого используют ранкеры и стратегии построения RAG. А внедрить RAG в уже готовую LLM можно с сервисом Evolution Managed RAG.
Memory. Управляйте памятью LLM, чтобы она запоминала контекст диалога и промежуточные результаты задач. Так модель не «запутается», с меньшей вероятностью будет галлюцинировать и давать нерелевантные ответы.
Task Decomposition. Разбивайте сложные задачи на шаги. Так модель ответит более точно, если ей попадется многоступенчатый запрос, и с меньшей вероятностью что-то упустит.
Tool. Опишите агенту инструменты, функции и API, которые он может использовать в работе. Объясните ему, для чего нужен каждый.
Few-shot Examples. Покажите агенту 2–5 эталонных примеров, на которые он будет ориентироваться. В примеры включите входные данные, решение и результат. Так AI-агент без дорогого дообучения поймет, как решить задачу.
Контекст-инжиниринг помогает настроить все то, что нужно модели для ответа и решения задач. Создайте своего агента или мультиагентную систему в сервисе Evolution AI Agents и попробуйте этот подход на практике 🤖
Как «Пятерочка» сэкономила четверть бюджета на рекламу, использовав AI-дублера Ольги Медынич 👩🎥
Что за компания
«Пятерочка» — крупнейшая российская сеть продовольственных магазинов «у дома», входит в состав компании X5 Retail Group. Объединяет более 20 тысяч магазинов в 69 регионах России.
Какая была задача
Ритейлер запланировал продвигать сыры своей марки Liebendorf, а еще — сократить расходы на рекламу. Важная задача заключалась в том, чтобы успеть сделать запуск до конца года — так, чтобы завоевать доверие покупателей, и уже в Новый год сыры Liebendorf оказались на столах россиян. При этом декабрь — загруженный сезон для съемочных студий и знаменитостей, и в связи с плотным графиком сложно найти у селебрети слот для съемок.
Как ее решили
В Cloud.ru предложили нестандартное решение: приобрести у Ольги Медынич права на использование ее образа, а вместо живых съемок использовать цифровой двойник актрисы. AI-двойника создали на базе платформы Evolution AI Factory, а над AI-образом актрисы работали специалисты института искусственного интеллекта AIRI.
За основу взяли open source модель DeepFaceLab: доработали ее под задачи «Пятерочки», дообучили на общедоступных изображениях Ольги Медынич, а после съемок заменили лицо дублера на лицо актрисы.
Что в результате
«Пятерочка» сэкономила четверть бюджета, заложенного на привлечение знаменитости. Подготовка к съемкам заняла неделю — при том, что обычно подготовка к производству рекламы с участием звезд занимает около месяца.
Читайте полный кейс, чтобы узнать детали и увидеть результат — тот самый рекламный ролик, для которого использовали дипфейк 🤖
Дарим 35 000 рублей, чтобы протестировать сервисы Evolution Data Platform 🎁
Переходите по ссылке, чтобы получить 35 000 рублей и попробовать сервисы для работы с Big Data и машинным обучением. Оцените интерактивную аналитику, постройте ETL-пайплайны и Data Lakehouse-решения для вашего бизнеса.
Какие сервисы можно протестировать с бонусными рублями?
Evolution Managed Trino — аналитический SQL-движок Trino, чтобы облегчить обработку больших объемов данных с помощью распределенных запросов.
Evolution Managed Spark позволит развернуть кластерный вычислительный сервис, создать и конфигурировать инстансы Spark.
Evolution Managed BI — облачный сервис для удобной визуализации и анализа данных. Собирайте информацию из MySQL, Oracle, PostgreSQL и других источников — и стройте на их основе графики, таблицы и диаграммы.
Evolution Managed Airflow позволяет обрабатывать данные по принципу ETL, объединять задачи в пайплайны, планировать и запускать их по расписанию.
Тратьте бонусные рубли прозрачно: 1 бонус = 1 рубль. Получить подарок можно до конца года, а действовать он будет 60 дней с момента активации.
Всего один час — и вы тратите на облако меньше 💸☁️
Облачная инфраструктура растет, расходы тоже, а следить за ними становится все сложнее... Мы вас понимаем — и зовем на вебинар, где расскажем, как сэкономить без сокращения ресурсов и мощностей.
О чем поговорим на встрече:
Покажем реальные кейсы, как управлять расходами в личном кабинете Cloud.ru.
Как перестать считать траты вручную — и начать автоматически.
Как настроить уведомления и лимиты, чтобы быстро реагировать на превышения.
Расскажем, как найти неэффективные ресурсы и сократить их использование.
Как настроить подробную аналитику, тестирование и фильтры.
Как сэкономить еще больше, если использовать бесплатные возможности Evolution free tier 😉
📅 Когда? 7 октября в 11 по мск.
📍Где? Онлайн. Регистрируйтесь на вебинар по ссылке →
А пока ждем встречи, спросите у AI-помощника Клаудии, как оптимизировать ресурсы в вашем облаке — найти Клаудию можно в личном кабинете Cloud.ru.
Как вайб-кодить с вайбом, а не с техдолгом и багами 👨💻✨
Разберемся в этом на вебинаре с нашим техническим экспертом Сашей Константиновым. Будет полезно всем, кто работает с кодом и данными — вы узнаете, как с помощью AI писать код быстрее и не проседать при этом в качестве.
Поговорим о том, как:
Научить IDE кодить в вашем стиле, предсказуемо и по нужным стандартам.
3 неочевидных способа сэкономить на инференсе ML-модели в облаке кроме автоскейлинга 💸💸💸
Привет! Сегодня хотим поделиться тремя полезными способами сэкономить на инференсе, которые работают в облаке, причем, не только у нас (что? да!).
А то ведь как бывает: запустишь свою крутую LLM-ку в продакшен, а счет прилетает такой, что хочется отключить обратно. Горизонтальный скейлинг не всегда выход. Но дешевле — не значит менее производительно. Мы приведем алгоритмы для сервиса Evolution ML Inference, но их можно адаптировать для любого провайдера.
Способ 1. Использовать Sleep Mode vLLM 🔧
Способ работает только для языковых моделей (LLM), таких как Qwen, LLaMA, Mistral и других, запускаемых через vLLM. С диффузионными моделями, CV и временными рядами фокус не прокатит. Sleep Mode временно выгружает веса модели из GPU в RAM, освобождая до 90% видеопамяти. А раз GPU-ресурс не используется, то и не тарифицируется. «Разбудить» модель можно за секунды и без полной перезагрузки.
Что делать:
1. Запустите модель в ML Inference с runtime vLLM.
2. Включите режим разработки:
VLLM_SERVER_DEV_MODE=1
3. Добавьте флаг:
--enable-sleep-mode
4. Управляйте через HTTP:
⦁ POST /sleep?level=1 — выгрузить веса, сохранить возможность быстрого запуска.
⦁ POST /wake_up — вернуть модель в активное состояние.
Когда применять:
В сценариях с неравномерной нагрузкой (например, днём активность, ночью — нет).
Между итерациями RLHF, когда нужно освободить GPU.
Способ 2. Serverless + Scale to Zero 🔧
Способ подходит вообще для всего. Суть в том, что контейнер с моделью останавливается при отсутствии запросов, освобождая все выделенные ресурсы (GPU, RAM, CPU). Кеш модели сохраняется, но тоже не тарифицируется в период простоя — PROFIT! При поступлении нового запроса модель запускается из кеша — и тут, мы, конечно, имеем проблему с задержкой при «холодном старте». Но пара секунд ожидания экономит нам сотни тысяч.
Что делать:
1. При создании инференса в ML Inference:
⦁ Установите min_replicas = 0.
⦁ Выберите тип масштабирования: RPS или Concurrency.
2. Убедитесь, что Idle-таймаут = 40 сек.
Когда применять:
Для MVP, демо, внутренних API.
Сценариев с нерегулярной нагрузкой (например, 100 запросов в день).
Моделей, где допустима небольшая задержка при первом запросе.
Способ 3. Time Slicing GPU 🔧
Способ работает в рамках Managed Kubernetes (MK8s), при условии, что в кластере создана группа узлов с GPU NVIDIA Tesla V100. Суть в том, что одна физическая GPU делится между несколькими подами (например, 5 подов по 1 GPU): каждый получает свою долю времени, как если бы у него была выделенная карта.
Что делать:
1. Создайте кластер Managed Kubernetes с узлом, где:
🤖 Запустили AI-помощника Клаудию — она доступна в вашем личном кабинете. Клаудия поможет создать ВМ, уточнит задачу и подберет конфигурацию, подскажет команды в консоли. А еще настроит виджеты, алерты и нотификации для контроля ВМ, поможет найти нужное в документации и выступит как co-pilot. Попробуйте бесплатно — новым пользователям дадим 4 000 рублей на облачные ресурсы.
🖥️ В Evolution Foundation Modelsоткрыли доступ к новым open source моделям, в том числе к OpenAI 120b, Qwen-3, GigaChat, GLM-4.5 и другим. Всего доступно 20+ LLM, ранжировщиков и эмбеддеров, а до 31 октября вы можете бесплатно потестировать их на своих проектах.
Участвовали в крупных мероприятиях:
Провели митап Cloud․ru Tech Lab: AI&ML, где рассказали, как автоматизировали пользовательские сценарии с помощью AI-агента, разобрали устройство агентов, RAG и Ragas. А еще слушатели могли вживую пообщаться с экспертами, «прожарить» свое резюме и посетить демозону AI-решений на базе Cloud․ru Evolution.
Организовали конференцию GoCloud Tech 2025 о создании решений на базе AI и облаков. Обсудили кейсы внедрения AI&ML, тренды в создании облачной инфраструктуры, актуальные практики для работы с данными в облаке.
Во второй раз приняли участие в крупнейшей AI-выставке в мире — World Artificial Intelligence Conference в Шанхае 🇨🇳 На нашем стенде мы показали платформу Cloud․ru Advanced, провели встречи с Geely, Tencent, Baidu, IFlytek, GAC, TikTok, Alibaba, Li Auto и другими зарубежными компаниями.
🧠 Запустили бесплатный курс про создание ML-моделей и их внедрение в бизнес. Будет полезно менеджерам продуктов и проектов, DS-, backend- и frontend-разработчикам, продуктовым дизайнерам. Можно учиться в комфортном темпе, а в конце дадим именной сертификат.
✨ Предлагаем бесплатно протестировать сервисы Evolution Data Platform — новой платформы для полного цикла работ с данными:
Evolution Managed BI для визуализации и анализа данных в облаке, в стадии public preview;
Evolution Managed Airflow поможет управлять рабочими процессами. Находится в стадии private preview — напишите своему аккаунт-менеджеру, чтобы начать тестирование.
Запустили в публичное превью и другие сервисы Evolution Data Platform:
Обсудили с Павлом Наумовым, первым вице-президентом Газпромбанка, как меняется клиентский путь и что такое «человеколюбие» в цифровых продуктах. Смотрите на удобной площадке: VK Видео, YouTube или Rutube.
💳 Упростили регистрацию в реферальной программе: теперь подать заявку можно в несколько кликов, а на каждом этапе вы можете получить помощь менеджера. Присоединяйтесь к программе до 30 сентября, рекомендуйте сервисы Cloud.ru, получайте 20% от суммы их чеков в первый год и 15% — в последующие.
Сотрудник компании написал промпт и сгенерировал картинку. Вопрос — кому она принадлежит? 🤔
На вебинаре разберемся с авторскими правами на AI-контент: насколько свободно его можно использовать, что говорит об этом закон и что делать, если сгенерированную вами картинку использовали конкуренты.
🔎 О чем расскажем?
Чьи в итоге права на AI-тексты, картинки и код — компании, сотрудника или AI-сервиса?
Что говорит о правах на AI-контент российское законодательство.
Судебная практика по делам о нейросетях.
Как использовать AI, чтобы не нарушать закон, и как закрепить авторское право на контент.
📅 Когда? 23 сентября в 11:00 по мск.
📍 Где? Онлайн — регистрируйтесь на вебинар по ссылке. Ждем всех, кто использует в работе искусственный интеллект и хочет понять, как закон регулирует AI-материалы.
Конкурс open source проектов, которые способны изменить мир 🌏🖥️
Зовем вас на «Код без границ» — грантовую программу для развития open source проектов, которую совместно с Cloud.ru и Хабром подготовили GitVerse. Поделитесь своими разработками на GitVerse, получите шанс выиграть 💸💸💸 и получить поддержку в масштабировании идеи.
Номинации конкурса:
AI-инновации.
Наука и образование без границ.
Для всех и каждого (приложения и сервисы).
Разработка для разработчиков — инструменты и библиотеки.
Как участвовать? Рассказываем:
Разместите репозиторий вашего проекта на GitVerse или импортируйте его с другой git-площадки.
Подайте заявку до 31 октября. В ней должна быть ссылка на уже размещенный конкурсный проект.
Подождите, пока жюри — опытные спецы из СберТеха (GitVerse), Сбера, Cloud.ru и лидеры отрасли — посмотрят работы и выберут финалистов.
Узнайте результаты в декабре.
Что по призам и плюшкам?
Гранты 150, 100 и 50 тысяч рублей — для первого, второго и третьего места.
Облачные ресурсы Cloud.ru для реализации ваших масштабных идей.
Помощь с масштабированием проекта, поддержка экспертов и нетворкинг.
Регистрируйтесь, принимайте участие и покажите силу открытого кода 💪
До и после fine-tuning — что изменится в работе модели после дообучения? 🧠
Fine-tuning, или дообучение — это дополнительное обучение уже готовой модели на специализированных данных, чтобы она лучше выполняла узконаправленные задачи.
Это проще, чем обучение модели с нуля, так как нужно доработать лишь некоторые параметры, а не миллиарды. Файнтьюнить можно уже готовые модели, которые хорошо справляются с базовыми вещами, например, написанием текстов или генерацией изображений.
Для чего же подойдет fine-tuning? 👇
Исправление слабостей, если модель в чем-то проседает. Иногда стартовая модель не очень хорошо решает базовые задачи: путает термины, особенно если они схожи, или дает сложные нечитаемые ответы. Такое бывает, когда в обучающем датасете больше данных, например, на английском, а пользователи общаются на русском. Проблема решится, если дообучить модель на качественных данных с хорошими примерами, чтобы та поняла, что от нее требуется.
Обеспечить работу с минимумом задержек. В некоторых сервисах важно, чтобы модель отвечала мгновенно, а не обращалась за информацией к внешней базе знаний — это увеличивает время ответа. Вы можете дообучить модель на собственных данных, чтобы она быстро получала нужные сведения.
Глобально изменить датасет. Бывает, что многое из той информации, что использует модель, устаревает, или существенно меняются требования в предметной области. Тогда есть смысл собрать побольше качественных данных и провести дообучение на них.
Генерация текстов в специфичном стиле. Допустим, вы хотите, чтобы модель заполняла документацию в конкретном формате, использовала юридический стиль, оформляла тексты по ГОСТ или писала как Достоевский. Подогнать стиль ответов модели под нужный формат — задача, которую можно решить с помощью fine-tuning.
🤔 Что в итоге? Fine-tuning незаменим, если нужно поменять стиль ответов, подогнать тексты под конкретный формат, исправить изначальные слабости. Или когда важно, чтобы модель давала ответы без задержек и не ходила во внешние источники. Подробнее про fine-tuning, а еще про RAG и промпт-инжиниринг читайте в нашей статье.
А для дообучения вы можете использовать Evolution ML Finetuning — технология LoRA позволит сэкономить ресурсы GPU и ускорить процесс. Доступны модели из Hugging Face: сравнивайте их между собой, выбирайте подходящую и точечно настраивайте под свои задачи.
А у нас для вас сразу два вебинара про Kubernetes 🖥️☁️
Присоединяйтесь к встречам с экспертами Cloud.ru, чтобы узнать, как эффективнее работать в кубере и обеспечить безопасность контейнеров.
📅 16 сентября архитектор решений Илья Смирнов расскажет, как мультикластерная архитектура повышает отказоустойчивость сервисов. А еще — когда именно пригодится мультикластер и как его организовать с помощью фреймворка Karmada.
📅 18 сентября менеджер продукта Вера Орлова поделится, какую роль в защите контейнеров играет Admission Control, какие есть типы контроллеров и в чем разница между Kyverno и Gatekeeper.
Записывайтесь на вебинары и до встречи в 11:00 по мск ⏱️ Будет полезно всем, кого интересует, как организовать защиту и отказоустойчивость контейнеров: DevOps-инженерам, техлидам, специалистам по кибербезопасности — и не только.
Создайте виртуальную машину в облаке за 1 минуту 30 секунд... с AI-помощником Клаудией 🤖☁️
В скринкасте показали, как развернуть ВМ для чат-бота за полторы минуты. И вы можете сделать так же в личном кабинетеCloud.ru.
Что еще умеет Клаудия:
подбирать для виртуалки нужную конфигурацию, в зависимости от ваших задач;
настраивать мониторинг и алертинг;
давать подсказки для терминала и работать с консолью как co-pilot;
отвечать на вопросы по всем платформам: Evolution, Advanced, VMware;
помогать в FinOps и SRE: мониторить по логам приложения и алерты, искать неэффективно используемые ресурсы и советовать, как все оптимизировать.
✨ Бонусом — до 31 октября 20+ моделей в Evolution Foundation Modelsбудут бесплатными. Протестируйте на своих проектах эмбеддеры, ранжировщики и мощные LLM, например GLM-4.5, Qwen3-235B, Qwen3-Coder или gpt-oss-120b.
Нам важно, чтобы тестировать и внедрять AI в свои проекты могли компании любого размера. Поэтому с 1 ноября 2025 года объявляем доступные цены на открытые языковые модели в Evolution Foundation Models.
Вы сможете использовать популярные модели:
GLM-4.5 — 55 рублей за миллион входных токенов и 220 рублей за миллион выходных токенов;
Qwen3-235B — 17 и 50 рублей;
Qwen3-Coder — 40 и 80 рублей.
При этом средняя цена составит:
35 рублей за миллион входных токенов,
70 рублей за миллион выходных токенов.
Во-вторых, расширяем возможности нашего AI-помощника Клаудии 🤖
Теперь Клаудия может помогать с FinOps и SRE. Возьмет на себя:
мониторинг приложений и алертов по логам;
поиск неэффективно используемых ресурсов и формирование рекомендаций по оптимизации.
Помимо этого, AI-помощник уже умеет подбирать сервисы и конфигурации под задачу, разворачивать виртуальные машины, работать с консолью в режиме co-pilot, настраивать мониторинг и алерты.
Немного статистики за пару месяцев работы AI-помощника:
больше 4 000 пользователей обратились к Клаудии,
свыше 12 000 сообщений отправили,
в 15 раз ускорили рутинные операции.
✨ Самый популярный сценарий использования помощника — создание виртуальной машины под веб-серверы, сайты, Telegram-боты, тестовые окружения, веб-хостинг и другие pet-проекты. Раньше это занимало от 5 до 30 минут, а с Клаудией можно запустить ВМ за пару минут.
Если еще не тестировали нашего AI-помощника, переходите в личный кабинет Cloud.ru и ищите Клаудию в нижнем правом углу главной страницы.
Успей зарегистрироваться на GoCloud Tech 2025 — IT-конференцию про AI, облачную инфраструктуру и работу с данными ☁️ + 🤖 + 💿
Привет! Регистрация закроется 2 сентября в 17:00 по мск, так что еще есть возможность влететь в последний поезд и попасть на самое технологическое событие этой осени — IT-конференцию о создании решений на базе AI и облаков.
Напомним, что вас ждет:
4 трека: AI&ML, Cloud Infrastructure, Data&Analytics, Dev Platform Services;
демо и интерактивные зоны новых AI-сервисов и сервисов платформы Cloud․ru Evolution;
Успей зарегистрироваться на IT-конференцию про облака, AI и данные — GoCloud Tech 2025 и попробовать новые сервисы на практике 🕹️
Привет! Совсем скоро закончится регистрация на нашу очередную технологическую конференцию о создании решений на базе AI и облаков. И мы хотим напомнить, что помимо демозон, Career Lab, активностей, мерча и afterparty, вас на площадке будут ждать воркшопы:
👩🔧 Вайб-кодинг с минимумом технического долга с сервисами Cloud.ru
Вайб-кодинг с минимумом технического долга — согласитесь, звучит дерзко? Но на самом деле, если подойди к вопросу грамотно, то это может стать реальность.
На воркшопе разберем практики чистого и безопасного вайб-кодинга, рассмотрим, как с помощью сервиса Evolution Foundation Models подключить кодовые LLM-модели к VS Code IDE и научим ее генерировать фичи в вашем стиле без пропуска уязвимостей. Затем настроим IDE так, чтобы она творила магию и ни разу не сделала rm -rf, а еще — рассмотрим сервис мониторинга качества кода и безопасности SonarQube, чтобы ловить проблемы раньше, чем они доберутся до продакшна.
👨🔧 Плейлист как на ладони: real-time аналитика для музыкального стриминга без боли и магии
New Music Friday — это традиция выпуска новых музыкальных релизов в пятницу, когда лейблы и артисты синхронно публикуют свежие треки, что вызывает «пиковый» всплеск внимания у слушателей в первые часы и дни их выхода. На воркшопе мы изучим это явление, используя потоковую обработку и мгновенный доступ к данным, и покажем, как в этом помогают сервисы Cloud.ru Evolution:
- Managed Kafka — принимать события прослушиваний в реальном времен;.
- Managed Spark — читать сообщения из Kafka, обогащать их и сохранять в объектное хранилище в формате Iceberg (мгновенный доступ к историческим и текущим срезам);
- Managed Trino — мгновенно объединять потоковые данные из Iceberg с static‑данными о треках и пользователях, хранящиеся в Managed Postgres;
- Managed Metastore — поддерживать схемы Iceberg и обеспечивать согласованность;
- Managed BI — визуализировать результаты на дашбордах в real-time.
👩🔧 Создание мультиагентной системы
Приглашаем всех, кто хочет попробовать:
- фреймворк Smolagents от Hugging Face,
- создавать кастомные инструменты для агентов,
- делать интеграцию с внешними API (Serper.dev и другими),
- координировать работу между несколькими специализированными агентами.
👨🔧 Маркетплейсы глазами вендора
Предлагаем взглянуть на весь путь партнера, который хочет вывести свой продукт или решение на Маркетплейс, на примере компании Русбитех-Астра. Вы узнайте про основные потребности и сложности, с которыми сталкиваются партнеры в процессе выхода на маркетплейсы, а еще — совместно создадите идеальную витрину.
Почувствуйте себя менеджером продукта, присоединяйтесь к дискуссии и делитесь идеями, чтобы мы могли сделать Маркетплейс Cloud.ru еще удобнее и полезнее для действующих и будущих партнеров и клиентов.
👩🔧 Быстрая разработка в GigaIDE Cloud
Что, еще одна IDE? Зачем нам еще одна IDE? Вопрос хороший, ведь ответ — возможно, низачем. На самом деле нам нужна среда, которая позволит решать больше актуальных проблем с помощью уже существующих инструментов (например, Visual Studio Code или Jupyter Notebook).
Репозиторий из GitHub или GitVerse так долго открывается, что уже легко забыть, зачем мы это делали. Чтобы изменить три строчки в ноутбуке, нужно разворачивать Jupyter Lab, а для того, чтобы воспользоваться AI-ассистентом, нужно ставить плагины, покупать учетки и настраивать прокси. Знакомо?
Чтобы закрыть этот гэп, Microsoft придумала GitHub CodeSpaces — онлайн-среду, встроенную в GitHub. А в России есть отличная альтернатива — GitVerse, которая позволит в пару кликов запустить полноценную среду разработки, уже настроенную на нужный репозиторий, с бесплатным AI-ассистентом и набором полезных плагинов. А на воркшопе мы как раз попробуем все это сделать и оценим, какие задачи это поможет упростить.
📅 Когда: 3 сентября
📍 Где: в Лофт-пространстве Goelro в Москве + трек «AI&ML» онлайн
Валидация RAG с помощью RAGAS — доклад на IT-конференции GoCloud Tech 2025 ☁️
Retrieval-Augmented Generation — мощный инструмент, но вы уверены, что ваш RAG действительно работает? RAGAS — это метрика, которая даст ответ. По ходу доклада разберемся, как оценивать качество генерации, релевантность документов и достоверность ответов. Поговорим о метриках и пайплайнах, а также покажем, как найти слабые места в RAG-системе до того, как это сделает пользователь.
Трек: AI&ML — про AI-продукты нашей разработки и работу с GenAI. Узнаете, как устроены RAG-системы и мультиагентные ассистенты, а также, для чего они уже применяются и как начать их использовать.
Тестируем Evolution SDN с помощью ovn-heater — доклад на IT-конференции GoCloud Tech 2025 ☁️
Не секрет, что тестирование производительности SDN — критически важный аспект в оценке эффективности и надежности работы сетевой инфраструктуры. В докладе поделимся подходом к тестированию производительности SDN c помощью открытого инструмента ovn-heater. Расскажем про наши доработки, математический подход к сбору и анализу данных, а также поделимся результатами, на сколько удалось ускорить управление и обмен данными.
Трек: Cloud Infrastructure — про построение устойчивой, масштабируемой и безопасной облачной инфраструктуры.
Снятся ли управляемым СУБД быстрые NVME-oF RDMA-диски — тема доклада на IT-конференции GoCloud Tech 2025 ☁️
Мы задались вопросом улучшения производительности управляемой PostgreSQL и хотим рассказать, что из этого получилось. По ходу доклада обсудим:
- почему IO Latency имеет значение, а bandwidth нет;
- причем тут подключаемые диски NVME-oF;
- почему offloading — не панацея, а RDMA полезен лишь в малых дозах;
- как провести full-scale эксперименты в целой AZ и остаться вменяемым человеком.
Трек: Data&Analytics — обсудим тренды и возможности облачных сервисов, методы их интеграции с AI-агентами, а также инструменты для быстрого и эффективного решения задач хранения, обработки и анализа данных.
