Как развернуть модель, измерять качество, контролировать стоимость и безопасность, выдерживать нагрузку и выпускать изменения без деградации.
Inter Academy соединяет модель и инструкцию (prompt) с оценкой качества, обслуживанием моделей, наблюдаемостью, безопасностью, SLO и экономикой эксплуатации.
Реестр моделей, шлюз, оценки качества, SLO и стоимость выполнения.
Открыть раздел →02Контуры для RAG, SaaS, агентов и закрытых сред.
Открыть раздел →03API выполнения, потоковая выдача, пакетная обработка и маршрутизация.
Открыть раздел →04Квантизация, кеш KV, LoRA, задержка и GPU.
Открыть раздел →05Эталонный набор, оценщики, регрессии и контроль качества.
Открыть раздел →06Трассировки, токены, стоимость, обратная связь и дрейф.
Открыть раздел →07Персональные данные, внедрение инструкций и защитные ограничения.
Открыть раздел →08SLO, бюджет ошибок, канареечный выпуск, резерв и откат.
Открыть раздел →09Kubernetes, автомасштабирование, очереди и мощность.
Открыть раздел →10Поиск контекста, индексы, актуальность и ссылки на источники.
Открыть раздел →11Реестр, CI/CD, версии и управление изменениями.
Открыть раздел →12Аудит готовности, команда, риски и удельная экономика.
Открыть раздел →ИнструментVLLM: возможности, ограничения и типовые сценарии. Практический разбор для ИИ в рабочей среде: место в архитектуре, порядок внедрения, метрики качества и эксплуатации, ограничения и критерии готовности.
Читать →ИнструментOllama: возможности, ограничения и типовые сценарии. Практический разбор для ИИ в рабочей среде: место в архитектуре, порядок внедрения, метрики качества и эксплуатации, ограничения и критерии готовности.
Читать →ИнструментText Generation выполнение модели: возможности, ограничения и типовые сценарии. Практический разбор для ИИ в рабочей среде: место в архитектуре, порядок внедрения, метрики качества и эксплуатации, ограничения и критерии готовности.
Читать →
ИнструментKServe: возможности, ограничения и типовые сценарии. Практический разбор для ИИ в рабочей среде: место в архитектуре, порядок внедрения, метрики качества и эксплуатации, ограничения и критерии готовности.
Читать →ИнструментSeldon Core: возможности, ограничения и типовые сценарии. Практический разбор для ИИ в рабочей среде: место в архитектуре, порядок внедрения, метрики качества и эксплуатации, ограничения и критерии готовности.
Читать →ИнструментBentoML: возможности, ограничения и типовые сценарии. Практический разбор для ИИ в рабочей среде: место в архитектуре, порядок внедрения, метрики качества и эксплуатации, ограничения и критерии готовности.
Читать →
ИнструментMLflow: возможности, ограничения и типовые сценарии. Практический разбор для ИИ в рабочей среде: место в архитектуре, порядок внедрения, метрики качества и эксплуатации, ограничения и критерии готовности.
Читать →ИнструментKubeflow: возможности, ограничения и типовые сценарии. Практический разбор для ИИ в рабочей среде: место в архитектуре, порядок внедрения, метрики качества и эксплуатации, ограничения и критерии готовности.
Читать →ИнструментFeast: возможности, ограничения и типовые сценарии. Практический разбор для ИИ в рабочей среде: место в архитектуре, порядок внедрения, метрики качества и эксплуатации, ограничения и критерии готовности.
Читать →Обслуживание моделей, шлюзы, оценка качества, наблюдаемость, защитные ограничения и оркестрация — с официальными ссылками и едиными критериями.
Эксперименты, реестр, модели и GenAI оценка качества
Управление LLM API, политиками и трафиком
шлюз для маршрутизации LLM-трафика
Единый API, маршрутизация, budgets и резервный сценарий
Запуск open-source LLM как API
Масштабируемые Python выполнение модели-графы
Упаковка и развёртывание сервисов ИИ
выполнение модели pipelines и оркестрация моделей
Разбор архитектуры, оценки качества (evaluation), наблюдаемости (observability), безопасности, SLO, нагрузки GPU, удельной экономики (unit economics) и готовности команды.
Официальные технические материалы отделены от редакционных архитектур — тип материала указан в карточке.
Конструктор помогает собрать минимальный контур LLMOps, а чек-лист готовности проверяет качество, безопасность, нагрузку, SLO, откат и готовность команды.
Программы из исходного исследования с официальными ссылками и отметкой связи с ИИ в рабочей среде.
Начинающие · Онлайн
Начинающие и специалисты · Онлайн
Специалисты с опытом · Онлайн
Начинающие и специалисты · Онлайн
Начинающие и специалисты · Онлайн
Начинающие · Онлайн