Привет, Хабр! По первому образованию я юрист. Успел поработать в прокуратуре и арбитражном суде, потом ушёл в ИТ и последние 13 лет занимаюсь инфраструктурой, разработкой и DevOps. Сейчас строю MLOps-платформу.

Эта биография мешает мне спокойно читать споры об авторском праве и генеративном ИИ. Юрист видит копирование чужих книг. Инженер — цепочку операций: crawler, raw storage, очистку, дедупликацию, training mix, веса, API. Между «скачали страницу» и «модель ответила пользователю» слишком много разных действий, чтобы обсуждать их одним словом «обучение».

Отправной точкой для этого разбора стала колонка Мэтта Столлера о внутренних материалах OpenAI и Microsoft. Столлер пишет прежде всего о политике и неравном применении закона. Меня зацепил другой вопрос: как тот же конфликт выглядит на уровне движения данных по ML-pipeline — и что с этим вообще может сделать инженерная команда.

Мой тезис такой: главная проблема уже не только в том, какой закон применить. Часто невозможно восстановить факты, к которым этот закон нужно применить. Мы умеем прослеживать происхождение кода и контейнеров заметно лучше, чем происхождение данных, на которых строим модели.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Кулаков, я занимаюсь развитием MLOps-платформы в Uzum Fintech.

Недавно у нас в команде разгорелся спор о том, как правильно разворачивать платформы. Причем разгорелся он уже после того, как мы совместно всё спроектировали, двигались какое-то время в одном инфополе, и я уже развернул довольно большую часть.

И тут коллеги начали задавать вопросы «Почему мы не разворачиваем каждый компонент последовательно, настраивая все досконально?». Для меня это звучало как: «Ты сделал неправильно, сейчас будем разбирать твою работу и от половины откажемся». 

Мы строим MLOps-платформу под широкий спектр AI-задач и по ходу работы постоянно сталкиваемся с архитектурными вызовами и альтернативными решениями. 

В какой-то момент мы поняли: для одной и той же задачи мы можем собрать множество архитектурных вызовов, а потом тестировать такое же множество разных подходов. А время всё ещё не резиновое, как и силы команды. Так что мы сели и серьёзно обсудили наши методы развёртывания ИТ-платформ.

И потом я задумался, а на самом ли деле в разных компаниях и командах бывают настолько разные подходы к этому делу?

В статье предлагаю поисследовать эту тему вместе со мной.