Инженеры борются с локальными минимумами, которые почти не влияют на результат. Настоящие враги — плато и седловые точки. Показываем, как настроить MLOps, чтобы модель обучалась эффективно, и куда направить бюджет на самом деле.
Локальная LLM на собственном железе падает в качестве и упирается в VRAM. Без RAG, кэширования и оркестратора она становится дорогой игрушкой. Покажем рабочую архитектуру production-уровня: как достичь скорости, удержать контекст и сэкономить ресурсы.
Туториалы обещают рабочую RAG за десять минут. Реальность: модель галлюцинирует, поиск выдает мусор, система падает на нестандартных документах. Показываем архитектуру промышленного пайплайна — как настроить векторизацию, убрать артефакты LLM и построить систему, которая выживает в продакшене.
RAG-системы падают не на тестах, а в продакшене. Ошибки гранулярности, неправильный выбор кеша и слепая вера в готовые шаблоны стоят компаниям потери токенов, задержек и денег. Показываем, где ломаются LangGraph-архитектуры и как их починить.