ИИ от пилота к продакшену

5 ключевых вопросов о железе, данных, MLOps и ИИ-фабрике

ИИ — это не очередная нагрузка вроде почты или ERP: ему нужны GPU, конвейеры данных и управление, и он постоянно меняется. Если втиснуть его в старые структуры, бюджет сгорает, а пилот застревает в «зоне смерти» между демо и продакшеном. В этом выпуске — как понять, нужен ли вашему проекту корпоративный масштаб.

▶ ИИ от пилота к продакшену: 5 ключевых вопросов о железе, данных, MLOps и ИИ-фабрике (ИИ-дубляж)

Из выпуска вы узнаете:

1. Почему ИИ работает иначе, чем классические приложения: ускорители GPU и TPU, конвейеры вместо стабильных нагрузок и динамические вычислительные графы
2. Пять вопросов перед масштабированием: масштабируемость, оборудование, интенсивность данных, алгоритмическая сложность и интеграция с унаследованными системами
3. Зона смерти между пилотом и продакшеном: разрозненные данные, пробелы в управлении, нехватка оборудования, комплаенс — и почему решение в MLOps
4. ИИ-фабрика как командный мостик: DataOps, MLOps и GenAIOps с шаблонами, ролевым управлением доступом, частными сетевыми путями и оркестрацией оборудования по Cloud Adoption Framework и Well-Architected
5. Машинное отделение: измерение простоя GPU, нагрузочные тесты конвейеров, вывод Chinchilla о размере модели и данных, версионирование и профилирование моделей

Этот выпуск — русская версия анимированного обучающего видео из M365 Show от Microsoft MVP Мирко Петерса, озвученная с помощью ИИ.