Size: a a a

2021 June 30

r

roquie in ctodailychat
У нас мл-щики код адекватный на питоне тоже писать не могли, пришлось их дружить с обычными бэкендерами для рефакторинга и приведения сервиса в поддерживаемое состояние
источник

r

roquie in ctodailychat
Занимаемся мониторингом датчиков с бурильных установок в нефтянке/газе. Данных много, показываем в реалтайме, оптимизировали как сам мл блок так и постгрес, буквально вот закончили, летает все.
источник

СА

Сергей Аксёнов... in ctodailychat
Да. Классификаторы, рекоммендеры, детекторы аномалий, в таком роде.
источник

СА

Сергей Аксёнов... in ctodailychat
Прошу прощения, выше уже пару раз ответил.
источник

СА

Сергей Аксёнов... in ctodailychat
Ну вот мы сейчас такой эксперимент проводим. Боец предложил решение, которое на каждый запрос к сервису ходит в базу без индекса и результат не кэширует) Но мы держимся, не сдаёмся)
источник

r

roquie in ctodailychat
Да, вижу уже, история не сразу подтянулась. В целом, можно попробовать с вами обсудить детали голосом, если интересно )
источник

O

Onlinehead in ctodailychat
*нормально все, надо просто деньгами немного залить*. Шутка... хотя подход распространенный конечно.
источник

r

roquie in ctodailychat
:D
источник

VI

Vladimir Ivanov in ctodailychat
у нас под ml-щиков только ro-реплики поэтому)
источник

O

Onlinehead in ctodailychat
Не, я все таки пожалуй наброшу - а нет у вас чувства, что требования к элегантным решениям и всяким оптимизациям остались где-то за пределами меинстрима индустрии и нужны или в МЯСО\ФААНГ (местами), или в маленьких, но гордых компаниях, у которых просто нет достаточно денег, а в остальных случаях все просто заливается деньгами в виде серверов\сервисов\whatever.
Ну то есть казалось бы тоже себе подход, рабочий вполне, но он кажется преобретает какие-то нездоровые масштабы.
источник

O

Onlinehead in ctodailychat
Просто хочется понять - это мое искаженное корпорейтом восприятие, или оно и правда все так?
источник

СА

Сергей Аксёнов... in ctodailychat
Он на чтение ходил, обогащал фичи(
источник

СА

Сергей Аксёнов... in ctodailychat
У нас например рекоммендер учится на лету. Потому что мемасики - это очень пластичная среда, звёзды в ней загораются и гаснут за считанные сутки. Время обучения модели должно быть в пределах длины сессии лояльного пользователя, то есть порядка 30 минут, чтобы мы успели ему показать весь свежак, персонализированный под него. Там сейчас 12 GPU-серверов трудится. Дальше, кажется, уже некуда заливать (и срезы станут слишком узкими, а значит качество рекомендаций упадёт).
источник

Y

Yaroslav in ctodailychat
Ого, вы сервис мемасиков пилите?
источник

Y

Yaroslav in ctodailychat
А можно поглядеть?)
источник

A

Andrey in ctodailychat
Задумался как такое отследить инструментами…
источник

VG

Valentin Golev in ctodailychat
вообще не думать про оптимизацию самого главного (доступа к бд и банальных деталей хтпп) пока что невозможно нигде (точнее, как мы видим, возможно, но с резким ухудшением качества того, что получается). писать какие-то супер-магические вещи и движки - в большинстве случаев это достаточно придумать (выбрать) один раз, в том числе и в условном гугле, деленном на capita сотрудников
источник

СА

Сергей Аксёнов... in ctodailychat
источник

Y

Yaroslav in ctodailychat
Спасибо)
источник

СА

Сергей Аксёнов... in ctodailychat
Code review тут лучший инструмент.
источник