Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 165 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6461 -
✔️Как избежать ловушки автоматизации при масштабировании Low-Code AI
Платформы с Low-Code AI обещают быстрое внедрение без строчки кода. Но под нагрузкой они часто не справляются: 📌 Медленные ответы 📌 Перепутанные сессии 📌 Никакой прозрачности при сбоях
Вот как заставить low-code работать в реальном масштабе:
1⃣ Планируйте масштабирование заранее
Используйте сервисы с автоскейлингом (например, Azure Kubernetes Service, AWS SageMaker Pipelines). Избегайте базовых конфигураций — они не выдерживают нагрузку.
2⃣ Управляйте сессиями вручную
Очищайте данные пользователя после каждого запроса. Не полагайтесь на сохранённое состояние, если не контролируете его.
3⃣ Мониторьте не только метрики модели
Следите за: — Временем ответа API — Процентом ошибок — Использованием ресурсов — Добавьте бизнес-метрики (например, конверсия, влияние на продажи).
4⃣ Балансировка и авто-масштабирование
Размещайте модели через балансировщики нагрузки. Настройте масштабирование по CPU или задержке.
5⃣ Версионируйте и тестируйте
Каждое обновление — новая версия. Тестируйте в staging и проводите A/B-тесты.
Когда low-code — хороший выбор ✔️ Внутренняя аналитика ✔️ Обучающие проекты ✔️ Прототипы для неразработчиков
📌 Low-code не значит «всё само заработает». Масштаб требует инженерного подхода.
✔️Как избежать ловушки автоматизации при масштабировании Low-Code AI
Платформы с Low-Code AI обещают быстрое внедрение без строчки кода. Но под нагрузкой они часто не справляются: 📌 Медленные ответы 📌 Перепутанные сессии 📌 Никакой прозрачности при сбоях
Вот как заставить low-code работать в реальном масштабе:
1⃣ Планируйте масштабирование заранее
Используйте сервисы с автоскейлингом (например, Azure Kubernetes Service, AWS SageMaker Pipelines). Избегайте базовых конфигураций — они не выдерживают нагрузку.
2⃣ Управляйте сессиями вручную
Очищайте данные пользователя после каждого запроса. Не полагайтесь на сохранённое состояние, если не контролируете его.
3⃣ Мониторьте не только метрики модели
Следите за: — Временем ответа API — Процентом ошибок — Использованием ресурсов — Добавьте бизнес-метрики (например, конверсия, влияние на продажи).
4⃣ Балансировка и авто-масштабирование
Размещайте модели через балансировщики нагрузки. Настройте масштабирование по CPU или задержке.
5⃣ Версионируйте и тестируйте
Каждое обновление — новая версия. Тестируйте в staging и проводите A/B-тесты.
Когда low-code — хороший выбор ✔️ Внутренняя аналитика ✔️ Обучающие проекты ✔️ Прототипы для неразработчиков
📌 Low-code не значит «всё само заработает». Масштаб требует инженерного подхода.
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists
Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.
Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us
