⚡️ Complete ML Ops With Projects Series

В этом репозитории собрано все, что нужно для того, чтобы стать экспертом в #MLOps, с 33 готовыми проектами.

github.com/Coder-World04/Complete-ML-Ops

@machinelearning_ru

📦 Kubernetes for ML Engineers — практическое руководство по продакшну ML-моделей

[Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers](https://github.com/Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers) — это открытое и очень доступное пошаговое руководство по использованию Kubernetes для машинного обучения. Проект помогает ML-инженерам перенести свои модели из Jupyter-блокнота в стабильное, масштабируемое продакшн-окружение.

🚀 Что внутри:
• Как собрать Docker-образ с моделью
• Как задеплоить его в кластер
• Примеры с REST API для инференса
• Конфигурация Pod'ов, Service'ов, Ingress
• Хостинг моделей с autoscaling
• Набор манифестов YAML — можно адаптировать под себя

🧠 Особенно полезно:
• ML-инженерам без опыта DevOps
• Для обучения Kubernetes через реальные ML-задачи
• Для продакшн-деплоя моделей с минимальными усилиями

📂 Всё по делу: чисто, практично и без лишней теории. Просто бери и запускай.

🔗 GitHub: github.com/Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers

#kubernetes #mlops #machinelearning #devops #docker #opensource

🧭 LLMRouter - умная маршрутизация запросов между LLM

UIUC (ULab) выложили LLMRouter - проект про то, что скоро станет стандартом в AI-продуктах:

не выбирать “одну лучшую модель”,
а маршрутизировать запросы между несколькими LLM так, чтобы было:
- дешевле
- быстрее
- точнее

Идея простая:
разные модели сильны в разном.

Одна лучше пишет код, другая - рассуждает, третья - дешёвая для рутины.
Но большинство продуктов до сих пор делают тупо:
“все запросы → одна LLM”.

LLMRouter делает наоборот:
- анализирует входной запрос
- оценивает сложность / тип задачи
- выбирает подходящую модель
- может учитывать цену, latency, качество, политики

В итоге:
✅ обычные вопросы идут в дешёвую модель
✅ сложные reasoning-задачи - в сильную
✅ код/инструменты - в специализированную
✅ и всё это автоматически

Почему это важно:
как только у тебя 3-5 моделей (OpenAI/Anthropic/Gemini/open-source),
маршрутизация превращается в экономию десятков тысяч долларов в месяц.

Короче: это “load balancer” для LLM, но с мозгами.

GitHub: https://github.com/ulab-uiuc/LLMRouter
#LLM #AI #Routing #Agents #MLOps