- Опубликовано
ML‑модели и batch‑инференс YTsaurus как в Яндексе
- Автор
- Имя
- Новости нашего ИТ
- Telegram
- Новости нашего ИТ14 подписчиков5145 постовДанный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
Обучаем ML-модели и запускаем batch-инференс на YTsaurus, как в Яндексе
#docker
Привет! Меня зовут Алексей Архипенко, я руковожу группой разработки ML‑инфраструктуры в команде YTsaurus. Мы часть Yandex Infrastructure и предоставляем пользователям внутри Яндекса инфраструктурный фундамент для самых разных задач машинного обучения. YTsaurus — основная платформа для хранения и обработки данных Яндекса, которая доступна на GitHub под лицензией Apache 2.0. Это позволяет всем желающим загрузить систему на свои серверы, а также дорабатывать её под свои нужды. Мы уже писали в прошлых постах про её выход в опенсорс и дальнейшее развитие, а также кейсы использования в рекламе. Сегодня расскажу, как Яндекс запускает в ней почти все ML‑обучения и batch‑инференс.
Предыдущий пост
- Опубликовано
Краудинвестинг 2.0: технологии меняют креатив
Из подборки #docker
- Опубликовано
Model Context Protocol на Go: 100K ops/sec
- Опубликовано
Как выбрать систему управления проектами за 7 шагов
- Опубликовано
Обзор Frappe – open-source ERP/CRM/LMS
- Опубликовано
Как нейросеть может быть лучшим ассистентом?
- Опубликовано
Open-Source AI фитнес‑тренер: 27 MCP‑инструментов
- Опубликовано
Книга Go: микросервисы с нуля
Свежие посты
- Опубликовано
Model Context Protocol на Go: 100K ops/sec
- Опубликовано
Создать Telegram‑бот погоды за 5 минут Nyagram
- Опубликовано
Регуляторные документы РФ по ИИ в 2026 году
- Опубликовано
Spring Shell 4.0.1 is out!
- Опубликовано
CDC своими руками: Kafka + Debezium в лаборатории
- Опубликовано
Kafka: обработка ошибок и Dead Letter Queues
- Опубликовано
Создание Ambilight приложения для Android на Java
- Опубликовано