Как использовать нейронные сети и ИИ для решения задач в IT?
Привет, друзья!
Новости про ChatGPT уже начинают надоедать, но мы нашли реально крутые доклады про нейронки и искусственный интеллект, которые помогут нам упростить работу или повысить показатели.
Напоминаем, что в этом году Saint HighLoad++ 2023 пройдёт летом — 26 и 27 июня в Питере. Предварительное расписание можно посмотреть тут.
Лучшие специалисты отрасли соберутся в одном месте. Вас ждать?
Забронировать билет на Saint HighLoad++
Доклады секции «Нейронные сети, искусственный интеллект»
Максимально подробный доклад о нашумевших технологиях — диффузионных моделях, которые могут работать в двух модальностях — текст и изображение. Андрей Кузнецов (Sber) расскажет о пути, который позволил создать собственную модель для генерации картинки по описанию.
Зачастую пользователь принимает решение о клике, во многом основываясь на графической информации. Руслан Вергунов (Umbrellio) поможет нам увидеть различные способы использования изображений в рекомендательных системах. Узнаем, как уменьшить нагрузки и влезть в память при исполнении данного подхода.
Будут реальные кейсы о том, как улучшить систему на 20%!
Кредитный скоринг — очень консервативная область, где традиционно используются самые стабильные и интерпретируемые методы. Сейчас в банке решение о выдаче кредита принимается нейронными сетями на терабайтах данных. В докладе Евгения Смирнова (Альфа-Банк) пойдет речь о том, как интегрировать обработку большого объема данных в онлайн- и офлайн-процессы кредитного конвейера.
С Кириллом Семиным (ВКонтакте, VK) поговорим о диффузионных генеративных моделях и методах персонализации, а также о том, как их использовать в продакшне.
Сначала немного погрузимся в прекрасный мир теории и поймем две основные вещи: как работают диффузионные генеративные модели, на примере Stable Diffusion; и как заставить их генерировать неизвестные для них объекты. Например, вас или вашу любимую собаку, с помощью DreamBooth и его модификаций.
Затем спустимся на землю, чтобы столкнуться с суровой реальностью. Однако справимся со всеми (почти) проблемами: будем кэшировать вычисления модели, считать attention эффективно, и научимся дообучать большие модели в условиях нехватки ресурсов.
Мы не оставим вас без свежей статьи на выходные!
Пуш-уведомления в RuStore: как мы сделали свой транспорт на замену Google Firebase
Многие знакомы с тем, как работать с сервисами push-уведомлений от Google и Apple, но не все знают как эти сервисы устроены внутри. В особенности это касается статистики. Руководитель нескольких команд разработки бэкенда в Почте Mail.ru Кирилл Алексеев покажет свой взгляд на архитектуру очень нагруженного сервиса и расскажет, почему push-уведомления других сервисов работают именно так. В основном будет про архитектуру сервиса, который позволяет отправлять пуш-уведомления на мобильные устройства с минимальной задержкой, подобно Google Firebase. А ещё о том, как удалось сделать сервис горизонтально масштабируемым на базе Redis Cluster и Scylla, устойчивым к DDoS через публичные API, и как можно держать в фоне открытый Web Socket на Android, пользуясь доступными возможностями ОС.
