Банально привычнее и проще) Конечно я знаю, что то, на чем обучают нейронки уже не назовешь видеокартами, но мне проще их так называть, оставляет хоть какую-то надежду, что когда-нибудь мой внутренний ребенок будет рад тому, что на бюджетной видеокарте он сможет и игры в норм качестве запускать, и работать.
Если ты имеешь в виду компании по типу open ai, то там нет выручки) Сейчас у подобных компаний единственный источник денег - займы и акции. Они покупают оборудование у nvidia на деньги, которых нет, а nvidia в замен покупает у них акции или еще что-то (то есть по факту это что-то типо расписки "дай мне видеокарты, а я дам тебе эту расписку и когда у меня будут деньги я тебе их выдам по этой расписке"). Но по факту nvidia просто отдает продукцию, но не получает денег (да, может получает доступ к моделям и пр, но это не стоит столько, сколько они отдают)
1) сменился API, провайдер, еще что-то и все, код встал
2) как уже говорили ранее и о чем изначально была статья - компании, предоставляющие модели не зарабатывают абсолютно ничего. Если посмотреть на стартапы и вообще компании, которые прикручивают LLM, то это либо какая-то небольшая фича, на разработку которой потратили время и которой заказчик будет пользоваться раз в год, либо это полноценные проекты, заточенные под LLM, но которые не приносят прибыль. Мне даже интересно, когда же гиганты по типу open ai отобьют хоть 1% своих затрат
3) вы правильно в конце добавили "если вы сами не разработчик LLM". Если для них (условный open ai, но по факту любая компания, которая дорабатывает модель под свои задачи) для обучения нейронки нужно потратить например 100 лямов, а их доход с этой LLM - 100 к, то выгоды в этом нет (о чем и была частично статья и из-за чего образовался пузырь)
ок, это сразу порядка 80к. уже не так бюджетно. И это для 1-2 человек. А для обучения моделей карты нужны еще мощнее и их нужно в разы больше. Побаловаться с нейронками дома - да, старой v100 на 32gb хватит (хоть и настраивать ее человек просто задолбается), но для бизнеса и для обеспечения условно большого числа человек доступом к AI - нет, слишком дорого
Проблема другая) Сделать что-то похожее на телефон или компьютер - не запредельно сложно. А вот сделать видеокарту - уже запредельно сложно. Нужно, чтобы буквально 3-4 компании согласились, что они готовы либо терять прибыль, либо еще о чем-то договорятся. И главное, удачи кому-либо давить на эти 3-4 компании) Ни государство, ни кто-либо не рискнет на них давить, т.к. производство чипов для видеокарт - главная монополия и для любого, кто захочет сделать свою видеокарту с нуля придется вложить сотни миллиардов (если не триллионов) долларов и пытаться переманить пол штата инженеров из этих 3-4 компаний. Так что они спокойно могут сказать "мы не будем снижать цену" и никто им ничего не скажет, пока не будет аналога (а это еще лет 10+ (а скорее все 20+) ). Да и как я говорил, даже если бы они хотели создать супер мощную видеокарту, на которой можно было бы обучать любые нейронки, они банально не могут. Простая физика. Все компоненты в чипе видеокарты уже настолько маленькие, что еще больше их уменьшить - крайне проблематично. Именно поэтому при сравнении условных 4090 и 5090 различия там небольшие и не постоянные (зависят от программ, от конфигов и пр), т.к. архитектурно и сточки зрения чипа там не такая громадная разница. VRAM тоже крайне затруднительно увеличивать, т.к. если сделать ее больше - банально сами видеокарты станут больше (именно плата). Так что монополия и отсутствие возможности сделать их сильно мощнее сильно останавливают возможности обучения и взвинчивают цены.
Не совсем понял. Nvidia просто железки создаёт и для инвесторов они понятны и генерируют прибыль. А вот open ai как и Pets.com - нет. И то, что чтобы open ai начали генерировать прибыль нужны заметно более лучшие видеокарты я вроде писал (но на это не пойдет Nvidia, да и возможностей таких пока нет, последние видеокарты не сильно лучше становятся из-за ограничений самих материалов)
Кризисы разные, причина - одинаковая. И во времена dotcom, и сейчас причина кризиса - компании получают огромные деньги, тратят их как-то, но не могут зарабатывать деньги. Для инвесторов open ai ничем не отличается от Pets.com - обе компании, требуют и оцениваются в огромное количество денег, но ни та, ни другая не создают деньги. Так что либо все кончится также - лопнет пузырь и большинство ии стартапов обанкротятся и возвращение стоит ждать через 5-10 лет, либо компании как open ai начнут приносить прибыль а для этого нужен либо резкий рост мощностей дешевых комплектующих (чтобы условная v100 32gb или 4090 стояли 5к рублей), либо чтобы резко нейронки можно было обучать на условных 1050 с 4-8 гигами память (что пока никто не представляет как сделать). Вот только первый исход невозможен, т. к. тогда nvidia перестанет зарабатывать, а учитывая то, как создаются чипы и почему есть разные версии, чтобы карты ценой как 1050 были такими же мощными как 4090 нужно, чтобы топовые модели стали раз в 5-10 мощнее, что будет не скоро, учитывая замедление развития мощности. А второй вариант зависит от компаний, но я с трудом представляю, что быстро сделают какой-то алгоритм или еще что-то, чтобы нейронки можно было на любом говне учить. Так что остаётся смотреть что будет быстрее - научатся учить нейронки на любом говне или у инвесторов кончится терпение и лопнет пузырь.
Согласен. Проблема как всегда в деньгах и надеждах. Чтобы использовал LLM дома нужно 2-3 карточки, каждая по 60-100к (если бюджетно и на 1-2х человек). Если речь про компании - таких карточек нужны сотни если не тысячи, а это очень много деняг) чтобы они хоть как-то оказались нужно, чтобы токены были золотыми, но в таком случае это не угодно потребителям - компаниям, которые увольняют джунов/мидлов, чтобы сеньоры генерили код и лишь изредка что-то вручную исправляли. Вот и получается, что технология должна быть дешёвой, но таковой её сделать не могут и образуется огромный пузырь и компании оцениваются в миллиарды, хотя не могут заработать даже миллионы (как во времена dot-com).
Как по мне выхода 2 - либо каким-то образом карты будут дешевыми (не выгодно производителям, такого не допустят), либо для запуска llm будет достаточно телефона, а для обучения - обычного компа (уровня игрового), либо LLM станет чем-то из ряда "обратимся к высшему гуру, стоимость вопроса - 1 лям, так что 2 дня будем формулировать вопрос". И в итоге все вернутся к тому, что было (просто с чуть более умным автодополнением кода), т к развивать нейронки на деньги, которых нет и которые они не приносят - невозможно.
Согласен, ВОЗМОЖНО (именно возможно) что-то действительно хорошо (например Касперский). Но много ли этого хорошего? Мне например не хочется копаться в откровенном дерьме, чтобы отыскать тот самый бриллиант, созданный командой из 2х человек после ночи в баре, который они больше никогда не будут поддерживать. Я предпочитаю просто посмотреть чем пользуются во всем мире и использовать это. Если что-то из этого недоступно, то либо попытаюсь понять причину (возможно наши любимые блокировки) и любо устраню ее, либо, если такой возможности нет - возьму второе по популярности решение. Искать что-то НАШЕ, РУССКОЕ я не вижу никакого смысла. Если все в мире чем-то пользуются, то наверно есть причины, почему используют это, а не другое. И я почему-то уверен, что админам в условном tencent или Oracle абсолютно все равно, кто создал какой-то сервис (хоть русский, хоть китаец, хоть американец) если он все равно будет работать на локальном железе, возможно даже без доступа в сеть.
Пришлось как-то по работе поработать с такой штукой как blitz (клон keycloak, но НАШ, ОТЕЧЕСТВЕННЫЙ, прошедший ФСТЭК). Так вот, такого говна я давно не видел. Про интерфейс говорить не буду, видимо frontend разрабов у них нет, не говоря про UI/UX, но и само приложение - отборный кал. Кривая копия keycloak с авторизацией через вк и мэил ру не может вывести весь список пользователей или сказать, что он слишком большой, она просто будет показывать пустой экран. Без ошибок, без чего-либо ещё... Задумывался как клон keycloak, но эндрпоинты другие. Настраивается тоже ужасно и не интуитивно.
После такого я с большой опаской смотрю на любое отечественное по и любое импортозамещение
В том, что технологии меняются? Ну, у вас как был Linux, так и остаётся. У вас как были БД (хз че было лет 20-30 назад, но думаю какие-то аналоги постгри были) , так и остаётся. Лень идти читать, но думаю той же посторе и мускулу уже не 5 и не 10 лет.
Раньше ты хочешь поставить несколько сервисов на один сервер, а не получается, библиотеки конфликтуют, разные требования к версии яп или еще что-то. Потом пришла изоляция. Но чтобы всем этим заниматься требовалось много времени, пришел условный докер. После прихода докера (который все почему-то хейтят) и деплои стали длиться не несколько часов, а несколько минут, и не нужно придумывать как же всё сервера подготовить, обновить библиотеки и прочее. Ансибл - вообще стало спасением, когда твоя инфраструктура стала больше, чем 5 серверов и 1 маршрутизатор. Если в компании 100 серверов и куча другой техники, то обновлять/настраивать что-то вручную - это бред. А писать баш хоть мне и нравится, но я бы не рисковал писать скрипты для обновления всего - что-то отвалится и все, иди гадай где и что сломалось. Потом возникла другая проблема - есть сотни сервисов, сотни версий и как-то это все нужно задокументировать и обновлять, балансировать нагрузку, ограничивать в правах и т. д. И пришёл ненавистный всем куб. Он и нагрузку балансирует, и сервисов куча в нём запущена. Теперь разрабам не нужно думать о железе, о совместимости библиотек и всего прочего. И это прекрасно! Разраб - пишет код (зачастую говнокод) и не думает об инфраструктуре, а уже другой человек занимается только инфрой (роется во всем этом парке отборного кала и пытается сделать так, чтобы очередной "великолепный и очень важный" сервис не сожрал всю память)
И все технологии сохраняются. Как были базы данных, так они и остаются. Да, есть множество видов со своими особенностями, но суть +- общая. Балансеровщики нагрузки - тоже. Веб сервисы - тоже. Какие-то другие сервисы - тоже. Все это развивается, но сказать, что это перечеркивает то, что было сделано раньше - нет.
И вот сейчас получается так, что админить всю инфраструктуру даже команда из нескольких человек не может, стоимость оборудования большая и переходят в облако. Оно опять же упрощает работу, но не перечеркивает прошлый опыт. Хочешь - используй вм. Не хочешь на вм настраивать haproxy - используй NLB и ALB. Я что-то не встречал ещё работодателя, который бы запретил использование вм. Да, у многих сервисов есть проблемы. Да, может есть баги. Но сравните время, которое вы потратите на развертывание очередной вм с haproxy, её настройку и написание скриптов, которые бы обновляли автоматически цели для проксирования и время, которое вы потратите на настройку того же NLB. А ведь потом это еще нужно масштабировать. И если вы скажете, что время на анализ багов в aws это перечеркивает, то ок. Используйте вм. Никаких проблем нет, вам это не запретит никто!
Так что я искренне не понимаю причин такого нытья. Да, технологии меняются, да подходы меняются. Но ведь и со старыми технологиями и подходами поддерживать работу сотен сервисов и сотен серверов было бы невозможно. А тот факт, что у каждого работодателя свои технологии и сервисы мне не понятен. Всегда есть какая-то база, которая есть у всех, а какие-то "уникальные" сервисы либо можно доучить (не вдоваясь в их подробности), либо забить, т. к. они как-то работают и все. Могу ошибаться, но если разраб на Си перейдет с разработки кода для условных микроконтроллеров на разработку веб сервисов (Кто-то вообще пишет веб на Си??), то ему тоже придется много что изучать.
Все это очень интересно, но тут подходит легендарная фраза "можно, а зачем", которой пользуются все hr. Они подбирают сотрудников на сотни позиций в десятки команд. Ни про какие бизнесс-процессы или процессы в командах они не слышали и им это не нужно. У них простая задача - найти человека, передать его тл, если человек прошёл собес - позвать в офис, где дать ему бумажки, которые распечатали юристы. Даже "адоптация", которой они так гордятся не нужна, просто не мешайте. Удерживать людей тоже не нужно, если человек уже показывает признаки того, что хочет уйти, то уже пройдена точка невозврата, hr уже не поможет, а если нет признаков - он пойдет к тл, а не к какому-то hr.
Не нужны им никакие задачи, просто хотя бы резюме начните читать, а не только кофе пить, отправляя результат автофилтров напрямую начальству. Больше ничего от hr не нужно, остальное порешают внутри команды или юристы.
Я предпочитаю оценивать hr именно с позиции найма, т. к. процессы в команде все выстариввются менеджерами и тл, а для каких-то управленческих и правовых проблем есть специальные люди (те же юристы). Такая структура во всех компаниях, где бюджет - не 3 копейки (если компания большая, то там точно есть штат профессиональных юристов, у каждой команды есть тл, тм, рм и т. д.) Соответственно в реально крупных компаниях у hr остаётся одна чёткая задача - найм и сопровождение процесса найма и "адаптации" и ВОЗМОЖНО какая-то ОС от сотрудников. Оценивать hr по каким-то другим критериям и задачам - уже не совсем корректно, для этого обязаны быть отдельные люди под эти задачи.
Теперь касаемо найма. Тут проблема ещё хуже. К сожалению hr не разбираются вообще не в чем. Для них devops, разраб, SRE, аналитик и плиточник - одна профессия. Они очень поверхностно знают о команде, её задачах, ничего не знают о процессах и какие задачи будет выполнять тот, кого им нужно найти. И с одной стороны - это логично, т. к. если ты сам полностью погружен в команду, разбираешься в задачах, технологиях, то логичнее что-то получить и стать тем же тестировщиком/разрабом и получать скорее всего больше. Но с другой стороны получается ситуация, когда человек абсолютно без знаний пытается отгадать, кто же из толпы других людей обладает знаниями и хоть как-то подходит (и это приходится делать именно hr, т. к. если условный тл будет изучать резюме 100+ кандидатов, то он найдет идеального, но во время поиска не будет исполнять свои обязанности). Как вы, я надеюсь, понимаете, hr просто пытаются отгадать и хоть у них есть подсказки (список технологий в листке, который им дало начальство и в резюме), но этого катастрофически не хватает. А усугубляет все то, что сейчас hr все просто кидают в авто фильтр и все. И исходя из всего этого получается, что найм hr - банальная рулетка, которую доломали автофильтрами. Они не могут выполнять свою главную задачу - найм.
Адоптация и получение ОС - тоже цирк. Т. к. они проводят "адоптацию" для сотен разных людей (и уборщик, и директор), то она - бесполезна. На последней работе меня зачем-то заставили ходить на семинары по деловой переписке и т. п. Меня, человека, который долгое время работал в крупной компании на позиции техподдерки клиентов))) так что адоптация - ещё одна задача, с которой они не справляются и либо грузят какой-то ненужной фигней, либо постоянно ходят за бесполезной ОС, о которой далее.
Получение ОС. Это вообще им не нужно. Это нужно высшему начальству, чтобы хотя бы предполагать сколько человек уже готовы уйти хоть завтра, т. к. работа надоела. И ладно бы просто кидали тесты, которые можно игнорить. Но если заполнить этот тест и указать, что все плохо они попробуют связаться, уточнить что не нравится и.... отправят к начальству разбираться. Ахахахахаха. Это так тупо. А еще могут просто обязательные встречи поставить, где ты и так общаешься с начальством, а hr сидит как мебель, т. к. ОНА НИЧЕГО НЕ ЗНАЕТ НИ О ПРОЦЕССАХ, НИ О ЗАДАЧАХ.
И как итог всего этого длинного текста можно сделать вывод, что основные задачи hr - найм и сопровождение и в теории - это простые задачи, а на практике - невыполнимые, и ни один hr с ними никогда не справится (если только он раньше не был тм)))). Но сейчас получается так, что hr с задачами не справляются, но ещё и перекидывают их на автофильтры. Поэтому я так жду, когда уже просто останутся только автофильтры, зачем прослойка из ненужного человека?
Ни в одной компании ( а я работав уже во многих, и гигантах и стартапах ) не было HR, который бы что-то делал из того, что указано в статье. Если в статье идеальный теоретический hr - да, было бы круто. Но по факту ни один hr никогда ни в чем не разбирается. Он банально не может оценить ситуацию, т.к. никак в нее не вовлечен и не знает про процессы в команде. Все, что описано в статье - чистая теория, идеал, которого никогда не будет, т.к. чтобы это была правдой hr должен одновременно выполнять и задачи юристов (вы писали про риски), и задачи аналитиков/менеджеров, и полностью разбираться в теме (если речь про it - полностью разбираться в продукте команд, знать технологии на уровне разработчиков) и в целом все время тратить на команду (что невозможно). Hr никогда таким не будет, т.к. это нереально, а нанимать людей или оценивать ситуацию в команде без таких знаний не возможно. Именно поэтому все hr могут только отправить к начальству, сказать что-то, что ничего не меняет и все, а при найме - ориентироваться на сухое резюме и автосканы, т.к. у него банально нет ни знаний технологий, ни понимания зачем они нужны, ни понимая того, на каком уровне они нужны команде и какие из них критичны команде, а какие нет.
Спасибо, я посмеялся. У автора статьи явно получится писать фантастику, т. к. почти все, что было написано крайне отдалено от реальности.
1) при найме: HR ничего не составляет. Она делает запрос начальству, начальство передает ему бланк с навыками и требованиями, HR вбивает данные из бланка на хх и в сканер. В моменте найма он больше почти никак и ни на что не влияет, т. к. знаний о задачах, вакансии, позиции, команде у него 0 и максимум, что он может - подумать, какой кандидат ей нравится как человек (может фотка красивая в резюме, может голос приятный). Все! На это возможности и функции hr на этапе найма заканчиваются. И все эти действия не спасут компании 1,2-2, 4 ляма рублей при ошибке
2) адоптация - самая бесполезная дичь, которую придумали. Навыков никаких не дает, отнимает драгоценное время новичка, раздражает его, никак новичку не помогает.
3) масштабирование - не знаю, где вы нашли важность, но из п1 мы знаем, что hr при найме почти ничего не делает
4) риски - этим занимаются юристы. Да и зачастую все равно при увольнении даже в оч больших компаниях есть куча нарушений
5) hr ничего не может сделать с текучкой. Максимум может с тобой связаться, сказать "ну.... Поговори с начальством" И все! Hr не может помочь, т. к. он даже не знает чем ты занимаешься, какие у тебя задачи, да и ему в целом все равно, т. к. он не поймет, не его ЗО. Поэтому ни один hr никак не поможет сотрудникам не уволиться.
6) процессы в команде - не на hr!!! Он только "приводит" человека в команду, а процессы на тл, менеджерах, аналитиках и пр.
Смешная статья, которую либо написала нейронка, либо hr, либо человек, который ни разу не работал
Ахах. Полно не кандидатов, а дураков! Полно людей, которые как-то что-то знают, но при любой стрессовой ситуации уже не знают как её решить. Полно людей, которые идут условным SRE, но не готовы к тому, что их могут дернуть в 3 ночи, полно глупцов из онлайн школ. А реально хороших мидлов и сеньоров мало, меньше чем вакансий на рынке.
Изначально вся ситуация с обманом началась из-за HR. Почему на позицию Джуна человек должен знать 20+ технологий и иметь опыт 2+ года? Почему за наши знания такие маленькие зп? Зачем спрашивать на каждом собесе алгоритмы, если код - го*но медленное и неоптимизированное, зачем запрещать пользоваться llm , если после устройства все ими пользуются?! Зачем писать 10+ технологий, которые реально не используются?!
Если hr фильтруют по годам работы, то мы будем их крутить, фильтруют по технологиям - будем их крутить. Если требование бессмысленное и бесполезное - обманем, т. к. работодатель изначально обманывает того, кого нанимает.
Я понимаю, весь нанимающий персонал хочет выполнить план и выслужиться перед руководством, но надеяться, что человек с 5 годами опыта будет сидеть на позиции мидла с мелкой зп - смешно.
То, что ты пишешь про опыт работы (количество лет) - бред. 1) фильтровать факты - обязанность нанимателя 2) огромное количество направлений существует буквально несколько лет. Зачем искать человека, который занимается ии 15-20 лет, если все старые знания устарели? Зачем искать девопса с опытом 15-20 лет, если только относительно недавно сформировались паттерны и подходы. Это все бред. 3) а что, работодатель теперь только на стаж смотрит? Не смотрит на навыки, знания, не смотрит на то, на сколько это все актуально? Ну тогда пусть нанимает деда 70-ти летнего. У него стаж точно самый большой)))
Подытожу - бизнес сам уничтожил процесс найма низкими зп, глупыми и завышенными требованиями, простой фильтрацией, а теперь ноет, что их обходят. Вина тут только на работодателях
Банально привычнее и проще) Конечно я знаю, что то, на чем обучают нейронки уже не назовешь видеокартами, но мне проще их так называть, оставляет хоть какую-то надежду, что когда-нибудь мой внутренний ребенок будет рад тому, что на бюджетной видеокарте он сможет и игры в норм качестве запускать, и работать.
Если ты имеешь в виду компании по типу open ai, то там нет выручки) Сейчас у подобных компаний единственный источник денег - займы и акции. Они покупают оборудование у nvidia на деньги, которых нет, а nvidia в замен покупает у них акции или еще что-то (то есть по факту это что-то типо расписки "дай мне видеокарты, а я дам тебе эту расписку и когда у меня будут деньги я тебе их выдам по этой расписке"). Но по факту nvidia просто отдает продукцию, но не получает денег (да, может получает доступ к моделям и пр, но это не стоит столько, сколько они отдают)
1) сменился API, провайдер, еще что-то и все, код встал
2) как уже говорили ранее и о чем изначально была статья - компании, предоставляющие модели не зарабатывают абсолютно ничего. Если посмотреть на стартапы и вообще компании, которые прикручивают LLM, то это либо какая-то небольшая фича, на разработку которой потратили время и которой заказчик будет пользоваться раз в год, либо это полноценные проекты, заточенные под LLM, но которые не приносят прибыль. Мне даже интересно, когда же гиганты по типу open ai отобьют хоть 1% своих затрат
3) вы правильно в конце добавили "если вы сами не разработчик LLM". Если для них (условный open ai, но по факту любая компания, которая дорабатывает модель под свои задачи) для обучения нейронки нужно потратить например 100 лямов, а их доход с этой LLM - 100 к, то выгоды в этом нет (о чем и была частично статья и из-за чего образовался пузырь)
ок, это сразу порядка 80к. уже не так бюджетно. И это для 1-2 человек. А для обучения моделей карты нужны еще мощнее и их нужно в разы больше. Побаловаться с нейронками дома - да, старой v100 на 32gb хватит (хоть и настраивать ее человек просто задолбается), но для бизнеса и для обеспечения условно большого числа человек доступом к AI - нет, слишком дорого
Проблема другая) Сделать что-то похожее на телефон или компьютер - не запредельно сложно. А вот сделать видеокарту - уже запредельно сложно. Нужно, чтобы буквально 3-4 компании согласились, что они готовы либо терять прибыль, либо еще о чем-то договорятся. И главное, удачи кому-либо давить на эти 3-4 компании) Ни государство, ни кто-либо не рискнет на них давить, т.к. производство чипов для видеокарт - главная монополия и для любого, кто захочет сделать свою видеокарту с нуля придется вложить сотни миллиардов (если не триллионов) долларов и пытаться переманить пол штата инженеров из этих 3-4 компаний. Так что они спокойно могут сказать "мы не будем снижать цену" и никто им ничего не скажет, пока не будет аналога (а это еще лет 10+ (а скорее все 20+) ). Да и как я говорил, даже если бы они хотели создать супер мощную видеокарту, на которой можно было бы обучать любые нейронки, они банально не могут. Простая физика. Все компоненты в чипе видеокарты уже настолько маленькие, что еще больше их уменьшить - крайне проблематично. Именно поэтому при сравнении условных 4090 и 5090 различия там небольшие и не постоянные (зависят от программ, от конфигов и пр), т.к. архитектурно и сточки зрения чипа там не такая громадная разница. VRAM тоже крайне затруднительно увеличивать, т.к. если сделать ее больше - банально сами видеокарты станут больше (именно плата). Так что монополия и отсутствие возможности сделать их сильно мощнее сильно останавливают возможности обучения и взвинчивают цены.
Не совсем понял. Nvidia просто железки создаёт и для инвесторов они понятны и генерируют прибыль. А вот open ai как и Pets.com - нет. И то, что чтобы open ai начали генерировать прибыль нужны заметно более лучшие видеокарты я вроде писал (но на это не пойдет Nvidia, да и возможностей таких пока нет, последние видеокарты не сильно лучше становятся из-за ограничений самих материалов)
Кризисы разные, причина - одинаковая. И во времена dotcom, и сейчас причина кризиса - компании получают огромные деньги, тратят их как-то, но не могут зарабатывать деньги. Для инвесторов open ai ничем не отличается от Pets.com - обе компании, требуют и оцениваются в огромное количество денег, но ни та, ни другая не создают деньги. Так что либо все кончится также - лопнет пузырь и большинство ии стартапов обанкротятся и возвращение стоит ждать через 5-10 лет, либо компании как open ai начнут приносить прибыль а для этого нужен либо резкий рост мощностей дешевых комплектующих (чтобы условная v100 32gb или 4090 стояли 5к рублей), либо чтобы резко нейронки можно было обучать на условных 1050 с 4-8 гигами память (что пока никто не представляет как сделать). Вот только первый исход невозможен, т. к. тогда nvidia перестанет зарабатывать, а учитывая то, как создаются чипы и почему есть разные версии, чтобы карты ценой как 1050 были такими же мощными как 4090 нужно, чтобы топовые модели стали раз в 5-10 мощнее, что будет не скоро, учитывая замедление развития мощности. А второй вариант зависит от компаний, но я с трудом представляю, что быстро сделают какой-то алгоритм или еще что-то, чтобы нейронки можно было на любом говне учить. Так что остаётся смотреть что будет быстрее - научатся учить нейронки на любом говне или у инвесторов кончится терпение и лопнет пузырь.
Согласен. Проблема как всегда в деньгах и надеждах. Чтобы использовал LLM дома нужно 2-3 карточки, каждая по 60-100к (если бюджетно и на 1-2х человек). Если речь про компании - таких карточек нужны сотни если не тысячи, а это очень много деняг) чтобы они хоть как-то оказались нужно, чтобы токены были золотыми, но в таком случае это не угодно потребителям - компаниям, которые увольняют джунов/мидлов, чтобы сеньоры генерили код и лишь изредка что-то вручную исправляли. Вот и получается, что технология должна быть дешёвой, но таковой её сделать не могут и образуется огромный пузырь и компании оцениваются в миллиарды, хотя не могут заработать даже миллионы (как во времена dot-com).
Как по мне выхода 2 - либо каким-то образом карты будут дешевыми (не выгодно производителям, такого не допустят), либо для запуска llm будет достаточно телефона, а для обучения - обычного компа (уровня игрового), либо LLM станет чем-то из ряда "обратимся к высшему гуру, стоимость вопроса - 1 лям, так что 2 дня будем формулировать вопрос". И в итоге все вернутся к тому, что было (просто с чуть более умным автодополнением кода), т к развивать нейронки на деньги, которых нет и которые они не приносят - невозможно.
Согласен, ВОЗМОЖНО (именно возможно) что-то действительно хорошо (например Касперский). Но много ли этого хорошего? Мне например не хочется копаться в откровенном дерьме, чтобы отыскать тот самый бриллиант, созданный командой из 2х человек после ночи в баре, который они больше никогда не будут поддерживать. Я предпочитаю просто посмотреть чем пользуются во всем мире и использовать это. Если что-то из этого недоступно, то либо попытаюсь понять причину (возможно наши любимые блокировки) и любо устраню ее, либо, если такой возможности нет - возьму второе по популярности решение. Искать что-то НАШЕ, РУССКОЕ я не вижу никакого смысла. Если все в мире чем-то пользуются, то наверно есть причины, почему используют это, а не другое. И я почему-то уверен, что админам в условном tencent или Oracle абсолютно все равно, кто создал какой-то сервис (хоть русский, хоть китаец, хоть американец) если он все равно будет работать на локальном железе, возможно даже без доступа в сеть.
Пришлось как-то по работе поработать с такой штукой как blitz (клон keycloak, но НАШ, ОТЕЧЕСТВЕННЫЙ, прошедший ФСТЭК). Так вот, такого говна я давно не видел. Про интерфейс говорить не буду, видимо frontend разрабов у них нет, не говоря про UI/UX, но и само приложение - отборный кал. Кривая копия keycloak с авторизацией через вк и мэил ру не может вывести весь список пользователей или сказать, что он слишком большой, она просто будет показывать пустой экран. Без ошибок, без чего-либо ещё... Задумывался как клон keycloak, но эндрпоинты другие. Настраивается тоже ужасно и не интуитивно.
После такого я с большой опаской смотрю на любое отечественное по и любое импортозамещение
А в чем проблема?
В том, что технологии меняются? Ну, у вас как был Linux, так и остаётся. У вас как были БД (хз че было лет 20-30 назад, но думаю какие-то аналоги постгри были) , так и остаётся. Лень идти читать, но думаю той же посторе и мускулу уже не 5 и не 10 лет.
Раньше ты хочешь поставить несколько сервисов на один сервер, а не получается, библиотеки конфликтуют, разные требования к версии яп или еще что-то. Потом пришла изоляция. Но чтобы всем этим заниматься требовалось много времени, пришел условный докер. После прихода докера (который все почему-то хейтят) и деплои стали длиться не несколько часов, а несколько минут, и не нужно придумывать как же всё сервера подготовить, обновить библиотеки и прочее. Ансибл - вообще стало спасением, когда твоя инфраструктура стала больше, чем 5 серверов и 1 маршрутизатор. Если в компании 100 серверов и куча другой техники, то обновлять/настраивать что-то вручную - это бред. А писать баш хоть мне и нравится, но я бы не рисковал писать скрипты для обновления всего - что-то отвалится и все, иди гадай где и что сломалось. Потом возникла другая проблема - есть сотни сервисов, сотни версий и как-то это все нужно задокументировать и обновлять, балансировать нагрузку, ограничивать в правах и т. д. И пришёл ненавистный всем куб. Он и нагрузку балансирует, и сервисов куча в нём запущена. Теперь разрабам не нужно думать о железе, о совместимости библиотек и всего прочего. И это прекрасно! Разраб - пишет код (зачастую говнокод) и не думает об инфраструктуре, а уже другой человек занимается только инфрой (роется во всем этом парке отборного кала и пытается сделать так, чтобы очередной "великолепный и очень важный" сервис не сожрал всю память)
И все технологии сохраняются. Как были базы данных, так они и остаются. Да, есть множество видов со своими особенностями, но суть +- общая. Балансеровщики нагрузки - тоже. Веб сервисы - тоже. Какие-то другие сервисы - тоже. Все это развивается, но сказать, что это перечеркивает то, что было сделано раньше - нет.
И вот сейчас получается так, что админить всю инфраструктуру даже команда из нескольких человек не может, стоимость оборудования большая и переходят в облако. Оно опять же упрощает работу, но не перечеркивает прошлый опыт. Хочешь - используй вм. Не хочешь на вм настраивать haproxy - используй NLB и ALB. Я что-то не встречал ещё работодателя, который бы запретил использование вм. Да, у многих сервисов есть проблемы. Да, может есть баги. Но сравните время, которое вы потратите на развертывание очередной вм с haproxy, её настройку и написание скриптов, которые бы обновляли автоматически цели для проксирования и время, которое вы потратите на настройку того же NLB. А ведь потом это еще нужно масштабировать. И если вы скажете, что время на анализ багов в aws это перечеркивает, то ок. Используйте вм. Никаких проблем нет, вам это не запретит никто!
Так что я искренне не понимаю причин такого нытья. Да, технологии меняются, да подходы меняются. Но ведь и со старыми технологиями и подходами поддерживать работу сотен сервисов и сотен серверов было бы невозможно. А тот факт, что у каждого работодателя свои технологии и сервисы мне не понятен. Всегда есть какая-то база, которая есть у всех, а какие-то "уникальные" сервисы либо можно доучить (не вдоваясь в их подробности), либо забить, т. к. они как-то работают и все. Могу ошибаться, но если разраб на Си перейдет с разработки кода для условных микроконтроллеров на разработку веб сервисов (Кто-то вообще пишет веб на Си??), то ему тоже придется много что изучать.
Все это очень интересно, но тут подходит легендарная фраза "можно, а зачем", которой пользуются все hr. Они подбирают сотрудников на сотни позиций в десятки команд. Ни про какие бизнесс-процессы или процессы в командах они не слышали и им это не нужно. У них простая задача - найти человека, передать его тл, если человек прошёл собес - позвать в офис, где дать ему бумажки, которые распечатали юристы. Даже "адоптация", которой они так гордятся не нужна, просто не мешайте. Удерживать людей тоже не нужно, если человек уже показывает признаки того, что хочет уйти, то уже пройдена точка невозврата, hr уже не поможет, а если нет признаков - он пойдет к тл, а не к какому-то hr.
Не нужны им никакие задачи, просто хотя бы резюме начните читать, а не только кофе пить, отправляя результат автофилтров напрямую начальству. Больше ничего от hr не нужно, остальное порешают внутри команды или юристы.
Я предпочитаю оценивать hr именно с позиции найма, т. к. процессы в команде все выстариввются менеджерами и тл, а для каких-то управленческих и правовых проблем есть специальные люди (те же юристы). Такая структура во всех компаниях, где бюджет - не 3 копейки (если компания большая, то там точно есть штат профессиональных юристов, у каждой команды есть тл, тм, рм и т. д.) Соответственно в реально крупных компаниях у hr остаётся одна чёткая задача - найм и сопровождение процесса найма и "адаптации" и ВОЗМОЖНО какая-то ОС от сотрудников. Оценивать hr по каким-то другим критериям и задачам - уже не совсем корректно, для этого обязаны быть отдельные люди под эти задачи.
Теперь касаемо найма. Тут проблема ещё хуже. К сожалению hr не разбираются вообще не в чем. Для них devops, разраб, SRE, аналитик и плиточник - одна профессия. Они очень поверхностно знают о команде, её задачах, ничего не знают о процессах и какие задачи будет выполнять тот, кого им нужно найти. И с одной стороны - это логично, т. к. если ты сам полностью погружен в команду, разбираешься в задачах, технологиях, то логичнее что-то получить и стать тем же тестировщиком/разрабом и получать скорее всего больше. Но с другой стороны получается ситуация, когда человек абсолютно без знаний пытается отгадать, кто же из толпы других людей обладает знаниями и хоть как-то подходит (и это приходится делать именно hr, т. к. если условный тл будет изучать резюме 100+ кандидатов, то он найдет идеального, но во время поиска не будет исполнять свои обязанности). Как вы, я надеюсь, понимаете, hr просто пытаются отгадать и хоть у них есть подсказки (список технологий в листке, который им дало начальство и в резюме), но этого катастрофически не хватает. А усугубляет все то, что сейчас hr все просто кидают в авто фильтр и все. И исходя из всего этого получается, что найм hr - банальная рулетка, которую доломали автофильтрами. Они не могут выполнять свою главную задачу - найм.
Адоптация и получение ОС - тоже цирк. Т. к. они проводят "адоптацию" для сотен разных людей (и уборщик, и директор), то она - бесполезна. На последней работе меня зачем-то заставили ходить на семинары по деловой переписке и т. п. Меня, человека, который долгое время работал в крупной компании на позиции техподдерки клиентов))) так что адоптация - ещё одна задача, с которой они не справляются и либо грузят какой-то ненужной фигней, либо постоянно ходят за бесполезной ОС, о которой далее.
Получение ОС. Это вообще им не нужно. Это нужно высшему начальству, чтобы хотя бы предполагать сколько человек уже готовы уйти хоть завтра, т. к. работа надоела. И ладно бы просто кидали тесты, которые можно игнорить. Но если заполнить этот тест и указать, что все плохо они попробуют связаться, уточнить что не нравится и.... отправят к начальству разбираться. Ахахахахаха. Это так тупо. А еще могут просто обязательные встречи поставить, где ты и так общаешься с начальством, а hr сидит как мебель, т. к. ОНА НИЧЕГО НЕ ЗНАЕТ НИ О ПРОЦЕССАХ, НИ О ЗАДАЧАХ.
И как итог всего этого длинного текста можно сделать вывод, что основные задачи hr - найм и сопровождение и в теории - это простые задачи, а на практике - невыполнимые, и ни один hr с ними никогда не справится (если только он раньше не был тм)))). Но сейчас получается так, что hr с задачами не справляются, но ещё и перекидывают их на автофильтры. Поэтому я так жду, когда уже просто останутся только автофильтры, зачем прослойка из ненужного человека?
Ни в одной компании ( а я работав уже во многих, и гигантах и стартапах ) не было HR, который бы что-то делал из того, что указано в статье. Если в статье идеальный теоретический hr - да, было бы круто. Но по факту ни один hr никогда ни в чем не разбирается. Он банально не может оценить ситуацию, т.к. никак в нее не вовлечен и не знает про процессы в команде. Все, что описано в статье - чистая теория, идеал, которого никогда не будет, т.к. чтобы это была правдой hr должен одновременно выполнять и задачи юристов (вы писали про риски), и задачи аналитиков/менеджеров, и полностью разбираться в теме (если речь про it - полностью разбираться в продукте команд, знать технологии на уровне разработчиков) и в целом все время тратить на команду (что невозможно). Hr никогда таким не будет, т.к. это нереально, а нанимать людей или оценивать ситуацию в команде без таких знаний не возможно. Именно поэтому все hr могут только отправить к начальству, сказать что-то, что ничего не меняет и все, а при найме - ориентироваться на сухое резюме и автосканы, т.к. у него банально нет ни знаний технологий, ни понимания зачем они нужны, ни понимая того, на каком уровне они нужны команде и какие из них критичны команде, а какие нет.
Спасибо, я посмеялся. У автора статьи явно получится писать фантастику, т. к. почти все, что было написано крайне отдалено от реальности.
1) при найме: HR ничего не составляет. Она делает запрос начальству, начальство передает ему бланк с навыками и требованиями, HR вбивает данные из бланка на хх и в сканер. В моменте найма он больше почти никак и ни на что не влияет, т. к. знаний о задачах, вакансии, позиции, команде у него 0 и максимум, что он может - подумать, какой кандидат ей нравится как человек (может фотка красивая в резюме, может голос приятный). Все! На это возможности и функции hr на этапе найма заканчиваются. И все эти действия не спасут компании 1,2-2, 4 ляма рублей при ошибке
2) адоптация - самая бесполезная дичь, которую придумали. Навыков никаких не дает, отнимает драгоценное время новичка, раздражает его, никак новичку не помогает.
3) масштабирование - не знаю, где вы нашли важность, но из п1 мы знаем, что hr при найме почти ничего не делает
4) риски - этим занимаются юристы. Да и зачастую все равно при увольнении даже в оч больших компаниях есть куча нарушений
5) hr ничего не может сделать с текучкой. Максимум может с тобой связаться, сказать "ну.... Поговори с начальством" И все! Hr не может помочь, т. к. он даже не знает чем ты занимаешься, какие у тебя задачи, да и ему в целом все равно, т. к. он не поймет, не его ЗО. Поэтому ни один hr никак не поможет сотрудникам не уволиться.
6) процессы в команде - не на hr!!! Он только "приводит" человека в команду, а процессы на тл, менеджерах, аналитиках и пр.
Смешная статья, которую либо написала нейронка, либо hr, либо человек, который ни разу не работал
Ахах. Полно не кандидатов, а дураков! Полно людей, которые как-то что-то знают, но при любой стрессовой ситуации уже не знают как её решить. Полно людей, которые идут условным SRE, но не готовы к тому, что их могут дернуть в 3 ночи, полно глупцов из онлайн школ. А реально хороших мидлов и сеньоров мало, меньше чем вакансий на рынке.
Изначально вся ситуация с обманом началась из-за HR. Почему на позицию Джуна человек должен знать 20+ технологий и иметь опыт 2+ года? Почему за наши знания такие маленькие зп? Зачем спрашивать на каждом собесе алгоритмы, если код - го*но медленное и неоптимизированное, зачем запрещать пользоваться llm , если после устройства все ими пользуются?! Зачем писать 10+ технологий, которые реально не используются?!
Если hr фильтруют по годам работы, то мы будем их крутить, фильтруют по технологиям - будем их крутить. Если требование бессмысленное и бесполезное - обманем, т. к. работодатель изначально обманывает того, кого нанимает.
Я понимаю, весь нанимающий персонал хочет выполнить план и выслужиться перед руководством, но надеяться, что человек с 5 годами опыта будет сидеть на позиции мидла с мелкой зп - смешно.
То, что ты пишешь про опыт работы (количество лет) - бред. 1) фильтровать факты - обязанность нанимателя 2) огромное количество направлений существует буквально несколько лет. Зачем искать человека, который занимается ии 15-20 лет, если все старые знания устарели? Зачем искать девопса с опытом 15-20 лет, если только относительно недавно сформировались паттерны и подходы. Это все бред. 3) а что, работодатель теперь только на стаж смотрит? Не смотрит на навыки, знания, не смотрит на то, на сколько это все актуально? Ну тогда пусть нанимает деда 70-ти летнего. У него стаж точно самый большой)))
Подытожу - бизнес сам уничтожил процесс найма низкими зп, глупыми и завышенными требованиями, простой фильтрацией, а теперь ноет, что их обходят. Вина тут только на работодателях