Kubernetes

Google представила OpenRL — экспериментальный API с открытым исходным кодом, который должен упростить одну из самых сложных задач современной разработки искусственного интеллекта: постобучение и тонкую настройку больших языковых моделей (LLM), пояснили xrust. Новый проект позволяет запускать процессы обучения на собственной инфраструктуре Kubernetes, отделяя исследовательскую работу от управления вычислительными ресурсами. Сегодня создание современных ИИ-моделей уже не ограничивается их первоначальным обучением. После выпуска базовой версии разработчики продолжают улучшать качество ответов, адаптируют модели под специализированные задачи и обучают их новым сценариям взаимодействия. Именно этот этап — post-training — считается одним из наиболее ресурсоемких и сложных. Что предлагает OpenRL Разработчики Google создали OpenRL как универсальный API, который берет на себя управление инфраструктурой обучения. Исследователям больше не нужно вручную координировать вычислительные узлы или

Kubernetes стал стандартом оркестрации контейнеров — и одновременно источником головной боли для тысяч инженерных команд. Развернуть один кластер ещё можно силами пары DevOps-инженеров. Но когда кластеров десятки, инфраструктура распределена между облаком и собственными серверами, а каждый микросервис живёт своей жизнью — ручное управление превращается в лотерею. Именно эту задачу решает оркестратор контейнеризированных приложений «Боцман» — российская платформа от компании «Платформа Боцман», входящей в «Группу Астра». Что такое «Боцман» и зачем он нужен «Боцман» — это гибридная облачная платформа контейнеризации для централизованного управления мультикластерами Kubernetes. Проще говоря, это единый пульт управления, через который инженеры устанавливают, обновляют, бэкапят и тестируют кластеры — вместо того чтобы делать это вручную на каждом узле по отдельности. Платформа рассчитана на предприятия, которые уже работают с контейнерами или переходят на микросервисную архитектуру и хотят