🎯 Промпт для анализа и улучшения мониторинга ML-моделей в продакшене

Хотите вовремя замечать деградацию моделей и реагировать на изменения? Этот промпт поможет оптимизировать систему мониторинга и алертов.

✍️ Промпт:

Проанализируй текущий мониторинг ML-моделей в продакшене.
Опиши, как настроены: сбор метрик, детекция дрейфа данных и моделей, оповещения.
Дай рекомендации по:
• Инструментам для мониторинга (Prometheus, Grafana, Evidently, WhyLabs и др.)
• Метрикам и порогам для алертов
• Автоматической реакции на аномалии
• Логированию и трассировке ошибок
• Визуализации и отчетности

📌 Что получите:
• Аудит текущей системы мониторинга
• Конкретные шаги и инструменты для улучшения
• План для своевременного обнаружения и устранения проблем

Библиотека дата-сайентиста #буст

📬 «Кажется, я слишком рано начинаю кодить…» — история подписчика

«Работая в ML, начинаю понимать, что недостаточно времени уделяю именно дизайну задачи. Часто сразу перехожу к моделированию, а потом сталкиваюсь с проблемами: не продумано, как формировать обучающую и тестовую выборки, где брать фичи, какие модели подойдут, как организовать пайплайн, чтобы результат можно было внедрить. И всё приходится переделывать заново».

На самом деле, вы не одиноки. Такой подход — распространённая ловушка даже среди опытных специалистов. Почему так происходит?

▶️ Потому что этап проектирования ML-задачи часто воспринимается как «бумажная работа», хотя именно он отличает эксперимент в ноутбуке от реальной работающей системы, внедрённой в продукт.

На что стоит обратить внимание до начала разработки

1⃣ Как устроены ваши данные?

— Есть ли временная структура? Тогда нельзя мешать строки случайно.
— Возможен ли data leakage?
— Хватает ли данных для всех классов или сегментов?

2⃣ Как делите данные на train / validation / test?

— По пользователям, по времени, по объектам?
— Отражает ли такое разбиение реальный сценарий в продакшене?

3⃣ Какие ограничения существуют?

— Сколько времени можно тратить на инференс?
— Где будет работать модель — в облаке, на сервере или на клиентском устройстве?
— Будет ли переобучение и как часто?

4⃣ Какая метрика действительно важна?

— Кто будет интерпретировать результат?
— Не приведёт ли фокус на «среднюю метрику» к ошибкам в критичных случаях?

5⃣ Как модель будет использоваться в продукте?

— Кто и как будет применять результат?
— Какие требования к explainability?
— Как встроить модель в существующий пайплайн?

Cоветы:
▶️ Перед тем как писать код, зафиксируйте ключевые параметры задачи в документе:
— цель,
— доступные источники данных,
— ограничения,
— целевую метрику,
— требования к внедрению.
▶️ Используйте ML Canvas — структуру, помогающую спланировать проект как с технической, так и с бизнес-стороны.
▶️ Возьмите за правило: потратить один день на проектирование — чтобы сэкономить три на переделках.

📣 А как вы подходите к постановке ML-задач? Что обязательно продумываете перед началом?

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

Как относитесь к созданию своего жпт не через конструктор, а хардкорно через код?

🔥 — я своего завайбкодил

🏃‍♀️ Ссылка на курс

⌛ Инструмент для работы со временными рядами: sktime

Если вы работаете с временными рядами в Python — обязательно попробуйте sktime.

sktime — это библиотека с единой и удобной обёрткой для задач машинного обучения на временных рядах.

Поддерживает:
➡️ Прогнозирование (forecasting)
➡️ Классификацию временных рядов
➡️ Регрессию
➡️ Кластеризацию
➡️ Обнаружение аномалий и точек изменений
➡️ Композиции моделей, трансформеры и пайплайны

Features:
➡️ Единый API для задач ML/AI с временными рядами: от построения моделей до валидации
➡️ Поддержка разных задач: прогнозирование, классификация, регрессия, кластеризация
➡️ Композиции моделей: пайплайны, ансамбли, тюнинг, редукции
➡️ Удобный и интерактивный UX в духе scikit-learn

Библиотека дата-сайентиста #буст

🔥 Дата-инженеры, встречаемся на митапе ЮMoney

Приходите на митап High SQL — он пройдёт 15 июля в 19:00 (по мск) офлайн в Санкт-Петербурге и онлайн из любой точки мира. Вот о чём поговорим со спикерами из ЮMoney и приглашённым экспертом Дмитрием Аношиным:

🟣101 Performance Tuning: невредные советы. Проверяем и анализируем самые популярные советы по оптимизации хранилищ на основе реляционных баз данных.

🟣Качество данных: от осознания до реализации. Если вы тоже сталкивались с ошибками в отчётах, дублированием данных и недоверием к аналитике, этот доклад для вас.

🟣Обзор фреймворка DBT и примеры его использования. Почему он стал таким популярным? Рассмотрим основные возможности DBT, альтернативы и как DBT используют в дата-командах.

✅ Участие бесплатное, но нужно зарегистрироваться на сайте.

🚩 Google DeepMind представила GenAI Processors — новый способ создавать Gemini-приложения

Создавать LLM-приложения — особенно мультимодальные и в реальном времени — сложно: куча обработок, API-вызовов, асинхронности и нестабильной логики.

✅ Теперь всё меняется. GenAI Processors — новая open-source Python-библиотека, которая помогает собирать такие пайплайны как из кубиков Lego.

🔎 Что такое GenAI Processors

Это абстракция над обработкой данных, где всё — поток:
Входы, выходы и даже промежуточные шаги обрабатываются как асинхронные стримы ProcessorParts.
Вы комбинируете видеопоток, аудио, текст, модель — и получаете живое, отзывчивое LLM-приложение, работающее в реальном времени.

Что внутри:
— Модульный дизайн — разбивайте логику на независимые блоки
— Асинхронность и параллелизм — быстрый отклик, меньше лагов
— Поддержка Gemini API и Live-модели
— Легко пишите кастомные процессоры
— Умеет работать с текстом, изображениями, аудио, JSON — в одном потоке
— Утилиты для объединения, разделения и управления потоками

Установка:

pip install genai-processors

🔗 Для старта — готовые Colab-блокноты и примеры: https://clc.to/CvkgTQ

Библиотека дата-сайентиста #буст