Все потоки

Новая услуга GlowByte: внедряем GenBI-решения на ваших данных

Команда Business Intelligence GlowByte расширяет возможности для бизнеса в различных индустриях и объявляет о запуске новой опции – выборе, пилотировании и внедрении GenBI-решений.

Эксперты GlowByte помогут определить потенциал генеративной аналитики под конкретные задачи, разработают критерии оценки решений, выберут оптимальную платформу и LLM-модель. Это позволит бизнесу сократить время на тестирование и минимизировать риски внедрения.

Процесс может занять от одного до трех месяцев. Реализация происходит поэтапно: 

• анализируются бизнес-процессы и инфраструктура, изучается специфика отрасли, текущие BI-решения, источники данных, архитектура систем и требования безопасности; 

• адаптируется методология тестирования;

• настраиваются критерии оценки под данные и бизнес-задачи, формируются релевантные сценарии использования;

• формируется шорт-лист GenBI-решений;

• подбираются платформы и LLM-модели;

• проводится комплексное пилотирование;

• тестируются решения на реальных данных, измеряются производительность и точность результатов;

• предоставляются обоснованные рекомендации с детализацией данных по внедрению выбранного решения. 

Узнать больше, как это работает, можно тут.

Сколько стоит получить 1 оффер?

Хотите вы этого или нет — но мы уже сделали 330 000 автоматизированных откликов за 5 месяцев. И за это время успели подсобрать кое какие данные.

Рассказываю:

Да, часть из откликов может быть нерелевантной, часть уходит «в молоко», но сейчас уже 40–50% попадают в яблочко.

А есть ли вообще выхлоп? Давайте посчитаем.

За всё время в нашем ассистенте Софи было 434 платных пользователя.
На этих 434 человек мы насчитали 1 956 приглашений на интервью. (Это именно те, что приходят через хх.ру (приглашения в тг или на почту мы не видим - поэтому их может быть и больше)).

Представим, очень грубо, что только 50% из них — это действительно релевантные приглашения, которые конвертировались в состоявшиеся интервью.
Получаем, что в среднем — 2,25 интервью на пользователя.

Средний пользователь заплатил нам 6 500 рублей.
Значит, одно интервью обходится примерно в 2 888 рублей.
Считается, что нужно пройти 3–5 интервью с разными компаниями, чтобы получить 1 оффер.

Итого — около 11 000 рублей стоит один оффер через Софи. Это значит что у кого-то он может выйти в 4500 рублей, а у кого-то в 30000, 40000 или вообще его не быть.

ИИ в статьях на Хабре - и не друг, и не враг, а как?

ИИ с невероятной скоростью проникает во все сферы жизни -- порой даже в те, где он точно не нужен и даже вреден. Конечно, ИИ проникает и на Хабр: кто-то из авторов с его помощью редактирует статьи, кто-то придумывает темы, а кто-то генерирует тексты и улетает в бан. Мы стараемся регулировать проблему, скрываем подозрительные статьи, строго проверяем материалы в песочнице. 

Но отгородиться от всепроникающей технологии сложно, да и... в каких границах нужно? Вы много раз выручали нас классными идеями для Хабра,

просим вас высказать своё мнение. 

Как построить ML- AI-инфраструктуру или ускорить существующие AI-проекты

Привет, Хабр!

Приглашаем на вебинар о новой редакции нашей платформы котнейнеризации – Nova AI. Покажем новую версию платформы, созданную специально для ML-и AI-задач и расскажем, как она упрощает запуск инфраструктуры для ML/DS-команд, ускоряет развертывание локальных LLM-и AI-сервисов и сокращает расходы на GPU до 95%.

О чем еще поговорим:

 Как развивается рынок AI и почему компании переходят на локальные LLM

Что представляет собой Nova AI и чем она отличается от классического Kubernetes

Как построить инфраструктуру для ML-проектов за 1 день

Реальные кейсы, технологический стек, безопасность и комплаенс

Дорожная карта продукта и шаги внедрения

Вебинар будет особенно актуален для ИТ-директоров, архитекторов, инженеров по данным и всех, кто отвечает за развитие ИИ в компании. Регистрация доступна по ссылке.

Модули C++20 в существующий проект: легкая прогулка или прыжок в бездну?

Старший инженер-программист С++ в компании «Криптонит» Сергей Чеботарев расскажет о миграции на модули C++20 на System Level Meetup в Москве 22 ноября в 12:00.

Зарегистрироваться на митап онлайн и/или офлайн можно по этой ссылке.

Наши программисты столкнулись с проблемой медленной сборки проектов и рассматривали Precompiled Headers как возможное решение.

Но отсутствие гарантий ускорения компиляции и поддержки со стороны стандарта заставило их обратить внимание на модули C++20, которые представились как «усовершенствованные PCH» — стандартизированные и более надежные.

Сергей расскажет о стратегии внедрения и первых проблемах, практических сложностях (отказе от import std и последствиях), рассмотрит реорганизацию системы сборки по концепции «метацелей».

В конце доклада — выводы и дорожная карта: стоит ли овчинка выделки?

Orion soft выпустил новую редакцию платформы контейнеризации – Nova AI

Мы представили новую редакцию платформы контейнеризации Nova Container Platform, созданную специально для работы с ИИ и машинным обучением. Это первое отечественное Kubernetes-решение, оптимизированное под инфраструктурные и эксплуатационные задачи ML/AI. 

Nova AI помогает ИТ-командам и ML/DS-специалистам быстро запускать и масштабировать инфраструктуру для обучения моделей, развертывания LLM-сервисов и инференса, обеспечивая при этом безопасность, совместимость с российскими операционными системами и эффективность использования GPU.

Новая редакция разработана как решение ключевых проблем, с которыми сталкиваются компании при запуске и развитии проектов, связанных с ML и AI. Среди них высокая стоимость GPU и оборудования, дефицит опытных MLOps-инженеров, сложности с безопасностью и соответствием требованиям регуляторов, низкая утилизация ресурсов, долгое развертывание и настройка инфраструктуры под LLM и AI-сервисы.

Ключевые преимущества Nova AI

Для ИТ-руководителей Nova AI обеспечивает ощутимую экономию ресурсов: за счет виртуализации и дробления мощностей она позволяет сократить затраты на GPU до 70%. Решение ускоряет выдачу инфраструктуры, помогает соблюдать SLA и упрощает управление благодаря унифицированному кластеру, подходящему для всех AI- и ML-задач. Nova AI также поддерживает требования по информационной безопасности и комплаенсу, обеспечивая защиту токенов и данных. Платформа гибка в размещении, она может быть развернута как на bare-metal, так и в виртуализированной среде (включая отечественную платформу виртуализации zVirt), с полной поддержкой российских операционных систем, таких как Astra Linux и РЕД ОС.

Инженеры и ML-специалисты получают готовое рабочее окружение на базе таких инструментов, как JupyterHub, MLflow, Airflow и MinIO, что позволяет быстро приступить к работе. Кроме этого, Nova AI обеспечивает стабильную работу драйверов и предсказуемость поведения инфраструктуры. Безопасность встроена по умолчанию: используется контейнерная защита NeuVector и централизованное управление секретами с помощью StarVault. Платформа сокращает время на запуск и настройку, а также сопровождается подробной документацией и технической поддержкой на всех этапах внедрения и эксплуатации.

«Сегодня мы видим особый спрос на нашу платформу со стороны промышленных и нефтегазовых предприятий, банков и финтех-организаций, ритейлеров с развитыми аналитическими командами, а также государственных структур, где важно быстро и безопасно развернуть инфраструктуру для ИИ и машинного обучения. Nova AI выбирают там, где нужно ускорить запуск LLM- и AI-сервисов, снизить затраты на оборудование и перейти от разрозненных экспериментов с моделями к управляемой и масштабируемой ML-платформе уровня Enterprise», – прокомментировал Александр Фикс, лидер продукта Nova Container Platform в Orion soft.

Два парня из Сан-Франциско притворялись ИИ для клиентов и смогли создать стартап стоимостью в миллиард долларов. Авторы проекта решили запустить сервис Fireflies AI для автоматического создания заметок во время звонков с подпиской в $100 в месяц для корпоративных заказчиков. Они уверяли клиентов, что к созвону подключится ИИ, но, на самом деле, на другом конце сидел один из них и записывал всё, а затем через 10 минут после окончания встречи скидывал пользователю конспект. После сотни таких созвонов разработчики накопили денег на аренду жилья и решили по-настоящему сделать такой сервис с ИИ.

В итоге в июне этого года Fireflies AI получил оценку в миллиард долларов, а они больше не спят на диване. Эту историю рассказал сооснователь стартапа по ИИ-суммаризации видеовстреч Fireflies Сэм Удотонг. Он пояснил, что первые деньги они тратили основном на оплату гостиницы и еду. Только спустя год работы команда смогла накопить капитал и вложить его в настоящую автоматизацию сервиса.

Вышел релиз zVirt 4.5 с возможностью группировки ВМ по вложенным папкам

Привет, Хабр! Мы выпустили крупное обновление нашей системы виртуализации и делимся подробностями о нем. В системе стали доступны возможность группировки виртуальных машин по вложенным папкам, инструмент для быстрой миграции с любых систем виртуализации, написанный «с нуля» Terraform-провайдер, расширенные возможности по управлению программно-определяемыми сетями и катастрофоустойчивостью.

Функция «Папки виртуальных машин» обеспечивает удобный веб-интерфейс для группировки объектов, дает возможность просматривать «дерево» папок, создавать до 15 уровней вложенных папок, перемещать виртуальные машины между папками с помощью перетаскивания мышкой, назначать и отзывать права доступа для объектов в папках, изменять параметры высокой доступности одновременно для нескольких виртуальных машин. 

Другим ключевым обновлением стал v2v-конвертер с возможностью миграции из любых систем управления виртуализацией и с любых облаков. Ранее в zVirt был доступен конвертер виртуальных машин только с VMware. Теперь быстрый перенос возможен и с других решений, как зарубежных, так и российских. Благодаря конвертеру виртуальные машины можно переносить массово, а простой при этом достигает не больше 7-10 минут.

Продолжая уходить от открытых компонентов, мы добавили в zVirt 4.5 Terraform-провайдер, написанный собственными силами команды и не привязанный к Open Source версии для oVirt. Он поддерживает управление виртуальными машинами, дисками, логическими и внешними сетями, маршрутизаторами и политиками микросегментации.

Мы также значительно расширили возможности SDN и DR. Произошло глубокое обновление микросегментации: стали доступны запрещающие правила, пулы IP-адресов, журналирование правил микросегментации, экспорт логических и внешних сетей в несколько дата-центров. В модуле DR появилась поддержка FC-доменов хранения, а также возможность репликации ВМ из нескольких основных дата-центров в один резервный. Обновления расширяют возможности компаний по обеспечению защищенности и катастрофоустойчивости масштабных, в том числе распределенных инфраструктур.

Подробнее расскажем и покажем на вебинаре 13 ноября в 11.00. Присоединяйтесь!

minimal vscode - гайд по кастомизации vscode: чистим status bar, пишем плагины на #javascript

В статусбаре в vscode – очень много всего: как полезного, так и лишнего.
Сегодня посмотрим, как можно его кастомизировать:

• Можно просто спрятать (как делаю я)

• Можно очень детально кастомизировать

• Можно перенести часть его функций в плагины

И вот тут главная фича vscode выходит наружу – у нас ведь просто браузер с html / css / js. А значит, мы можем использовать css и js для кастомизации всего! И оно будет работать одинаково даже в cloud версиях IDE.

В выпуске:

• Будем писать CSS для удаления лишнего из status bar

"custom-ui-style.stylesheet": {
  "#status\\.problems": {
    "visibility": "hidden !important",
    "display": "none !important",
  }
}

• И создавать локальные плагины на #javascript для кастомизации поведения редактора

function updateColumnPosition() {
    const positionLabel = document.querySelector(
      '#status\\.editor\\.selection .statusbar-item-label',
    )
    if (!positionLabel || !positionLabel.textContent) {
      // It might not exist for some reason ¯\_(ツ)_/¯
      return
    }

    const currentLine = document.querySelector(
      '.line-numbers.active-line-number',
    )

    // Now we would have the column position instead of the active line number:
    const colNumber = positionLabel.textContent.match(/Col (\d+)/)
    currentLine.textContent = colNumber[1]
}

Впереди еще пара взрывающих мозг видосов, будем и дальше превращать vscode в Черный Квадрат Малевича.

Мой стек для запуска MVP 🚀

После отпуска я понял простую вещь - двух недель достаточно, чтобы забыть вообще всё, чем ты занимался.
Если у тебя нет структуры, стек превращается в хаос из случайных библиотек, фреймворков и зависимостей.

Поэтому я сел и собрал для себя техрадар - единый стек, который позволяет запускать pet-проекты и мини SaaS быстро и без боли.

⚙️ Frontend

React
🧠 Почему: куча библиотек, море документации и огромное комьюнити. Плюс масса готовых компонентов - не надо изобретать велосипед.

WXT
⚡ Почему: лучший фреймворк для браузерных расширений, если нужно быстро. Реально сокращает путь от идеи до первой установки

MUI
🎨 Почему: так как большинство моих проектов - Chrome Extensions, UI-компоненты под Material Design органично вписываются в браузер от Google.

Netlify
☁️ Почему: одна из самых удобных платформ для веб-разработки. Автоматическая сборка, тестирование и деплой в пару кликов. Работает стабильно и без боли.

🧩 Backend

Supabase
🗄 Почему: open-source альтернатива Firebase, но с Postgres под капотом — понятным, гибким и предсказуемым. Есть всё: авторизация, база, edge-функции и SQL-запросы.

Yandex Cloud
💾 Почему: недорогой S3, с "льготным" объёмом данных, за который не берут денег. Плюс умеет поднимать Docker-контейнеры в serverless-режиме. Идеально для пет-проектов.

🧱 Инфраструктура

CI/CD — Jenkins
🔁 Почему: не прожорлив, стабилен и с кучей плагинов. Работает даже на обычном VPS.

GlitchTip
🐞 Почему: не ест столько памяти, как Sentry, но совместим с его API и библиотеками. Отличный вариант для отслеживания ошибок.

Umami
📊 Почему: не блокируется ad-блоками, лёгкая и быстрая. Отличная альтернатива Google Analytics и Яндекс.Метрике.

🧰 Инструменты

JetBrains IDEA
💻 Почему: всю жизнь писал на Java и Kotlin - это мой родной IDE. Самый знакомый и надёжный инструмент.

WebStorm
🧠 Почему: по сути та же IDEA, только заточенная под JS и TypeScript.

Cursor
🚀 Почему: ускоряет разработку. Во второй версии можно подключить debug port Chromium и буквально «вайбкодить» с ИИ в реальном времени.

DBeaver
📘 Почему: купить лицензию DataGrip сложно, а DBeaver - почти то же самое. Не идеально, но достаточно для работы с БД.

GitHub
🌐 Почему: так исторически сложилось. Репозиторий, автодеплой, CI - всё в одном месте.

💬 Языки

TypeScript
🧩 Почему: я привык к типизированной Java, и JS без типов меня бесит 😅.
Плюс Cursor тратит меньше токенов, потому что не нужно проверять типы, и упрощается процесс vibe debugging - сразу понятно, что за данные под капотом.

Python
🐍 Почему: стараюсь минимизировать, но иногда выручает. Особенно когда дело доходит до ML и AI - ребята из этой среды его обожают.

(А вот Kotlin, как бы я его ни любил, сюда просто не ложится.)

Сейчас думаю над системой логов и метрик — скорее всего, выберу VictoriaMetrics.

Ещё у меня есть телеграм-канал, где я рассказываю, как всё это использую вживую, и делюсь процессом разработки своих пет-продуктов 👉 t.me/debug_leg

В Москве показали первого отечественного антропоморфного робота с ИИ — IDOL («Айдол») от ООО «Корпорация роботов». Правда презентация закончилась спустя пару секунд: андроид потерял равновесии и упал сразу после выхода на сцену. Однако разработчики заверили, что он умеет вести диалоги, считывать эмоции и автономно работать без интернета. Основатель компании «Айдол» пояснил, что проблема возникла из-за стереокамер — они чувствительны к освещённости, а в зале было темновато.

Кольца Сатурна в ближайшие противостояния

2025 год еще раз напомнил, что кольца Сатурна не всегда одинаковы по виду, и даже не всегда видны — иногда они вдруг исчезают, как в этом году и случилось. Но мы уже миновали "экватор" и теперь от года к году — от противостояния к противостоянию — раскрытие колец Сатурна будет увеличиваться, пока не достигнет наибольшего проявления в 2031-2032 годах. Одновременно в эти годы будет самое высокое положение Сатурна на небе — он будет проходить по зимним зодиакальным созвездиям — по Тельцу и Близнецам.

Полный цикл изменения вида колец Сатурна совпадает с периодом обращения планеты вокруг Солнца — приблизительно 30 лет. За это время мы успеваем полюбоваться северным полушарием Сатурна и обращенной к северу "поверхностью" колец, потом наблюдаем Сатурн из его экваториальной плоскости, и тогда кольца "поворачиваются" к нам ребром — оказываются невидимыми, но через 7 лет перед нами предстаёт южное полушарие планеты, и кольца становятся видимыми во всей своей красе. Следующие 15 лет всё происходит в обратном порядке.

На картинке показаны ближайшие (прошлые и будущие) противостояния Сатурна, и соответствующее этим датам раскрытие колец.

Почему сейчас стоит поиграть в Hitman?

В следующем году у студии IO interactive выходит 007 First light, и для меня это стало причиной вернуться в серию Hitman. World of assassination наконец-то можно считать законченным, весь контент доступен. Рекомендую и вам облачиться в костюм и забриться налысо, ниже я объясню почему.

Чем хорош Hitman?

Сами игры про серийного киллера - это квест-головоломка на базе шутера, где перестрелки чаще всего - следствие ошибок игрока или ловушек от разработчиков. Я уже три месяца марафоню разные части, и одинаковая геймплейная база не наскучивает благодаря уникальному игровому опыту на стыке жанров. Да, в играх серии хватает условностей, скриптов и спорных решений (а в оригинале нет хилок и сохранений на уровне). Но, несмотря на слабые моменты, процесс затягивает.
При этом разработчики стараются создавать разнообразные ситуации и условия миссии, чтобы мы меняли тактику. Только с лета время в играх приближается к полутора сотням часов, а сколько этого времени проведено ранее в детстве - не сосчитать.

Лично для меня момент откровения - джунгли в первой части. Ранее я всегда проходил этот этап с читами. Смена обстановки, ситуации и штурмовая винтовка в руках заставляли играть в Hitman как в шутер, за что я постоянно попадал в передряги. И в рамках марафона я решил закрыть гештальт и превозмочь. Пробовал разные тактики, начиная от партизанской войны и заканчивая тайным проникновением на базу картеля. В середине или под конец уровня все равно ждал провал. Но когда после многих часов неудачных попыток выдохнул, изучил территорию, нашел на предыдущих этапах полезное снаряжение и решил эту загадку - вот тогда я максимально проникся главной идеей. Мы - дерзкий хищник, который выслеживает жертв, планирует, маскируется, использует окружение и убивает цели нетривиальными способами, и так выходит из ловушек победителем. Даже если охота ведется на нас - добыча не может превзойти 47-ого. И игроки за это любят серию и ее лысое лицо.

Почему стоит ознакомиться сейчас?

Приключения киллера ставятся на паузу. Когда перезапуск только выходил, я запустил первые два уровня, и мне их хватило с лихвой чтобы насытиться. А уровней было 6, плюс пролог. Сейчас сюжет окончен. Помимо этого много другого контента: цели недели, где ты имеешь одну попытку на устранение цели; миссии обострения - аналог сетевой игры из Absolution, в который я когда-то тоже залипал; особые цели и цепочки миссий для опытных игроков. Хватит надолго. Так что рекомендую тем, кто забросил серию, все же вернуться в нее.

А что же новая игра? Молодой Джеймс Бонд - идейный продолжатель (недаром одной из целей 47-ого был Лё Шиффр из «Казино рояль»). И ознакомившись с Hitman можно оценить, чего ожидать от будущего проекта.

На сладкое, для незнакомых с серией

У Hitman есть free starter. Миссия Сапиеца доступна всем бесплатно. Этого достаточно, чтобы покайфовать и поиграться в плане «а если я попробую сделать вот так?» И если вам понравится, а вернее когда, вы можете взять уже полную версию, или попробовать поиграть в прошлые части. В Steam сейчас скидка до 17 ноября, но сама игра недоступна для РФ (при этом стартер пак доступен). Сейчас игроки чаще всего решают это через сторонние площадки типо Plati.market.

Из предыдущих частей рекомендую начать с третьей и дальше. Первые две части еще были поиском себя для разработчиков, и они специфичны наряду с несколько неудобным геймдизайном. К тому же часть контента в трешке - это ремейки миссий.

Оригинал можно пройти следом, особенно после ознакомления с историей создания - через тернии, вопреки, по стечению обстоятельств. Именно так часто и рождаются легенды.

Попробуйте, а потом напишите в комментариях - какая часть или миссия вам запомнилась и чем. А может вам интересно узнать, как 47- ой связан с матрицей, thief и корейским кинематографом?

Фишки FinOps Radar: бесплатная платформа, которая помогает экономить в Yandex Cloud

Как говорили в старину, с FinOps Radar и облако милее

Облако – вещь удобная, но непредсказуемая. Особенно, если вести учет расходов по-старинке, в Excel. Таблички, конечно, работают неплохо, но только в железной инфраструктуре. А в облаке без специальных инструментов никак.

FinOps Radar — это первый бесплатный сервис для оптимизации расходов в Yandex Cloud.

Что он умеет:

Обнаружение аномалий. Сервис сравнивает текущие расходы с расходами за последнюю неделю. Если траты выросли больше чем на 5% от среднего, система помечает это цветом. Желтый — рост 5-10%, все что выше – красный. Можно сразу открыть детализацию и понять, какой сервис съел бюджет.

Поиск зомби-ресурсов. Это все то, за что вы платите впустую: забытые инстансы, неприсоединенные диски и т.д. Платформа показывает сумму потенциальной экономии по каждой позиции. 

Автоалерты. Письма об аномалиях приходят в 05:00, о новых рекомендациях — в 09:00. Можно даже выгрузить отчет в Excel и в конце месяца показать начальству, сколько денег сэкономили.

Главное — сервис ничего не трогает в вашей инфраструктуре. Только смотрит и советует. У него даже прав таких нет. Вы даете доступ только для чтения, он собирает данные и показывает проблемы. А как на них реагировать — решаете сами. 

Есть что рассказать? Станьте голосом комьюнити и делитесь с участниками своими кейсами в сообществе.

Эксперты Google выпустили 50-страничный гайд о том, как создавать полезных ИИ-агентов для практических задач. В нём описана: архитектура агентов; как работает LLM внутри агента; как подключить и настроить инструменты; как объединить несколько агентов в команду и как оценивать их эффективность. Оригинал — здесь, есть перевод на русском языке — здесь.

Вы тоже узнаёте AI-тексты по обилию длинных тире?

Если вы начинаете сомневаться, а не налетит ли на ваш контент подозрение в «роботизированности» из-за длинных тире, то эта статья для вас. Есть ли ответ на вопрос «Почему AI любит добавлять в тексты много длинных тире?» — глубокое расследование, где автор разбирает тренд и ищет, почему искусственный интеллект использует их в текстах тексты чаще, чем люди.

Существует три основных категории возможных объяснений того, почему модели так часто используют тире. Рассуждения во многом основаны на предположениях, потому что никто не может дать ответ на этот вопрос абсолютно точно (кроме OpenAI). 

Погрузитесь в тонкости работы моделей и откройте для себя неожиданные причины их пунктуационных привычек, читайте новую статью от Альфа-Банка.

Дайджест: новости за октябрь 🌂

🚀 Открыли регистрацию на AI DevTools Conf — практическую конференцию про внедрение AI-инструментов в процесс разработки. Спикеры расскажут, как строить сложные AI-процессы, собирать мультиагентные системы, создавать эффективную инфраструктуру и управлять уязвимостями. Изучить темы докладов и зарегистрироваться.

🎁 Дарим юрлицам 35 000 бонусных рублей до 31 декабря 2025 года для работы в Evolution Data Platform, а именно —  Evolution Managed Trino, Evolution Managed Metastore и Evolution Managed Spark. 

💳 Сделали модели в Evolution Foundation Models доступнее. Теперь цена — 35 рублей за миллион входных и 70 рублей за миллион выходных токенов.

Недавно мы добавили:

• GigaChat 2 MAX — самую мощную LLM линейки GigaChat, которая обошла GPT-4o и Claude 2 в тесте MMLU-RU.

• Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct, которая сочетает высокоскоростные блоки для длинных последовательностей и точные attention-слои, а также использует спарсовую архитектуру Mixture of Experts с 512 экспертам.

• GLM-4.6 с высокой производительностью при написании кода в Cline, Roo Code и Kilo Code.

• Whisper large-v3 — продвинутую модель от OpenAI для распознавания речи. Модель не надо дообучать, а еще ее можно использовать в коммерческих целях — она распространяется под свободной лицензией Apache-2.0.

• MiniMax-M2 — компактную, но мощную модель для работы с кодом и агентами. №1 среди open source моделей в бенчмарке Artificial Analysis, которая умеет планировать цепочки действий, работать с окружением, извлекать данные и работать с внешними инструментами.

🚨 С внедрением AI рынок кибербезопасности и облаков стремительно меняется.Если неправильно настроить облачную среду или не учесть специфику AI-моделей, последствия для бизнеса могут быть разными: от утечек данных до создания злоумышленниками вредоносного контента, который ударит по репутации и снизит доверие клиентов.

Чтобы избежать всех этих сложностей, скачайте гайд и используйте AI в облаке без рисков для безопасности, клиентов и бизнес-решений.

⚙️ Обновили наши облачные платформы и сервисы. Например:

Evolution ML Inference

• Появился каталог с готовыми моделями, которые доступны для инференса. Среди них — Qwen, DeepSeek, Gemma и не только.

• Среди поддерживаемых GPU теперь есть мощная NVIDIA A100 80GB SXM.

• Стал доступен тестовый вызов модели в Model RUN через OpenAPI. Во вкладке OpenAPI найдете полную спецификацию API, описание эндпоинтов, параметров, моделей, запросов и ответов.

Evolution Notebooks

Что мы добавили в сервис:

• CLI-утилиту, чтобы управлять Conda-окружениями. Инструмент облегчит работу с версиями окружений, поддержкой чистоты и согласованности IDE.

• Выбор кастомного образа из Evolution Artifact Registry при создании ноутбука.

• Запуск веб-интерфейса на базе Panel.

• Прокси, который позволит подключаться к веб-приложениям с локального ноутбука.

• Интеграцию с сервисами аудитных логов, нотификации и менеджера ресурсов.

Evolution Managed Kubernetes

Управляйте контейнерными приложениями в Kubernetes 1.33 — теперь Evolution Managed Kubernetes поддерживает и эту версию. Что в ней есть:

• В бета-тесте — использование образов Open Container Initiative (OCI) в качестве томов в подах, а еще In-place resource resize для вертикального масштабирования подов.

• Общедоступными стали поддержка Sidecar-контейнеров, Multiple Service CIDRs, нового бэкенда nftables для kube-proxy, subresource для kubectl. Полный обзор изменений есть в официальном блоге Kubernetes.

Подробнее обо всех апдейтах читайте в дайджесте на сайте.

🛡️ Новые сертификаты

Надежность наших сервисов подтверждена регуляторами. Платформа Cloud.ru Evolution теперь в реестре отечественного ПО (РОПО), а еще она получила сертификаты PCI DSS и ФСТЭК России.

🎙️ Провели несколько интересных вебинаров и подкастов — каждый из них вы можете посмотреть в записи:

• Оптимизация расходов в облаке за 60 минут

• Cloud.ru Evolution: новые сервисы, горячие обновления и включение в РОПО

• База знаний с AI: создаем корпоративную Wiki в облаке

• Запуск демопроекта на Django в облаке: быстрый старт без затрат

Команда Авандок приглашает вас на бесплатный вебинар «Корпоративные ИИ-агенты на базе RAG: когда технология работает, а когда - нет»

🔹 3 декабря в 11:00 (Мск)

RAG – это инструмент, который уже меняет подход к работе с корпоративной информацией

На вебинаре вы:
• разберётесь, как работает технология RAG
• увидите, как собрать и настроить корпоративного ИИ-ассистента
• сможете задать вопросы эксперту и получить практические рекомендации

Присоединяйтесь, чтобы понять, где возможности RAG действительно усиливают бизнес, а где технология пока ограничена.

Уже используете нейросети для генерации диаграмм, API-профилей или SQL-запросов? Если да — у вас есть возможность систематизировать подход. Если нет — узнаете, как встроить ИИ в свою работу.

Приглашаем вас на бесплатный вебинар «Нейросети в аналитике: от требований до тестирования». Мы покажем, как подключить ChatGPT, Claude и Gemini к решению ваших ежедневных рабочих задач.

На практике разберем, как применять LLM на всех этапах жизненного цикла:

✔️ Сбор требований: Структурирование и резюмирование информации.

✔️ Проектирование: Автогенерация BPMN, ERD и пользовательских историй.

✔️ Документирование и тестирование: Создание тест-кейсов и SQL-запросов.

Материалы, которые вы получите на вебинаре:

➕ Базовый набор промптов для ключевых аналитических задач.

➕ Разбор реальных сценариев и подводных камней.

➕ Методику оценки и корректировки результатов нейросетей.

🕓 Когда: 13 ноября, 17:00–18:00 (Мск)

👨‍🎓 Спикер: Татькова Дарья — специалист в области разработки ПО.

➡️ Зарегистрироваться

Как настроить резервное копирование в S3

Автоматизация резервного копирования помогает снизить риск потери данных. Один из простых способов — использовать rclone, утилиту для синхронизации и переноса файлов между локальными системами и хранилищами, совместимыми с S3.

Подготовили подробный гайдлайн, как установить rclone на Windows, подключить S3-хранилище, создать скрипт для копирования бэкапов и добавить его в Планировщик заданий — чтобы резервное копирование выполнялось без участия администратора.

Подробную инструкцию смотрите  в базе знаний Рег.облака.