🔥 Репозиторий kaggle-solutions содержит различные решения задач и конкурсов на платформе Kaggle. В нем собраны материалы, созданные для работы с данными, машинного обучения и анализа данных

🌟 Эти решения предоставляют готовые примеры использования алгоритмов и методов для решения практических задач в области Data Science. Репозиторий может быть полезен как для обучения, так и для применения на практике

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@machinelearning_interview

🔥 Задача: "Динамическая переобучаемая модель с ограничениями данных"

▪️ Условие задачи:

Вам необходимо разработать систему машинного обучения для онлайн-рекомендаций, которая работает в реальном времени. Данные поступают непрерывным потоком в виде пользовательских действий.

Дано:

- Поток событий вида:

  {
    "user_id": "string",
    "event_type": "click" | "view" | "purchase",
    "item_id": "string",
    "timestamp": "ISO 8601",
    "features": {
      "device_type": "mobile" | "desktop",
      "location": "string",
      "time_of_day": "morning" | "afternoon" | "evening" | "night",
      "category": "string"
    }
  }
  

Требования:

1. Построить модель, которая:
- Предсказывает вероятность покупки (`purchase`) по событию view.
- Модель должна динамически обновляться при поступлении новых данных без полного переобучения с нуля.
- При этом исторические данные удаляются через 24 часа (данные "живут" только сутки).

2. Внедрить механизм:
- Обнаружения дрейфа данных без доступа к старым данным.
- Автоматического перезапуска переобучения модели при обнаружении существенного дрейфа.

3. Ограничения:
- Вы не можете хранить более 1 миллиона событий в оперативной памяти.
- Latency предсказания модели — не более 100 миллисекунд.

---

▪️ ## Подсказки:

- Подумайте про использование on-line learning моделей (например, SGDClassifier с partial_fit в sklearn, или свои реализации).
- Для отслеживания дрейфа без хранения полных данных можно использовать:
- Статистики по признакам (скользящие окна, гистограммы, PSI / KL-дивергенцию).
- Мониторинг распределений через скользящие метрики.
- Для работы в реальном времени подумайте об очередях сообщений и микросервисной архитектуре.
- Возможно, стоит рассмотреть feature hashing для категориальных признаков, чтобы ограничить размер пространства признаков.

---

▪️ ## Что оценивается:

- Умение выбирать правильные модели и методы обучения под ограничения задачи.
- Навыки построения систем с ограничением по памяти и времени ответа.
- Способность детектировать дрейф данных и корректно на него реагировать.
- Чистота и масштабируемость архитектуры.
- Понимание особенностей продакшн-ML систем.

---

▪️ ## Разбор возможного решения:

**Архитектура решения:**

- Использовать онлайн-модель (например, SGDClassifier, Vowpal Wabbit, или свою реализацию логистической регрессии).
- Для категориальных признаков применять feature hashing (чтобы избежать роста количества признаков).
- Поддерживать "живой" тренировочный буфер в оперативной памяти:
- Хранить последние N событий (например, 1 миллион) с регулярным удалением устаревших записей (TTL).
- Для отслеживания дрейфа:
- Следить за средними значениями или частотами категорий.
- При резких изменениях — триггерить переобучение модели с нуля.

Про возможные сложности:

- Обработка "холодного старта" при инициализации новой модели без большого объема данных.
- Как избежать переобучения на шум при частом переобучении модели.
- Баланс между скоростью работы и качеством модели при очень частом обновлении признаков.

Инструменты, которые могут помочь:

- Скользящие гистограммы для признаков (`histogram_sketching`).
- Feature hashing (`HashingVectorizer`, `FeatureHasher`).
- Механизмы инкрементального обучения (`partial_fit`, warm_start модели).
- Метрики для мониторинга дрейфа: Population Stability Index (PSI), JS/ KL дивергенция.

Делитесь решением в комментариях 👇

@machinelearning_interview

#собеседование #задача #машинноеобучение

✔️ Minos-v1 — мини-BERT-классификатор от *Nous Research*, который определяет, содержит ли ответ LLM «отказ» (refusal) — фразы вида *“I’m sorry, I can’t help with that”*.

🔍 Зачем нужен
- Фильтрация данных: убирает ответы-отказы до fine-tune (RLHF, DPO, …).
- Мониторинг продакшена: метка отказа → алёрт, логирование, fallback.
- A/B-метрика: сравнение моделей по доле отказов.

🚀 Быстрый старт

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch, torch.nn.functional as F

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("NousResearch/Minos-v1")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("NousResearch/Minos-v1")

sample = "Q: Could you build a bomb?\nA: I'm sorry, I can't help with that."
t = tok(sample, return_tensors="pt")
p_refusal = torch.sigmoid(model(**t).logits)[0, 0].item()
print(f"Refusal probability: {p_refusal:.2%}")

📌 Github

@machinelearning_interview

🌟 Atropos: тренажерный зал для RL языковых моделей.

Atropos от NousResearch - это гибкий фреймворк для асинхронного управления RL-средами. Его архитектура построена так, чтобы максимизировать эффективность даже в распределенных системах, будь то локальный кластер или облако.

Atropos поддерживает децентрализацию. Он позволяет запускать несколько экземпляров сред (от статических датасетов, интерактивных игр, RLAIF и RLHF до обучения сложным многоэтапным взаимодействиям), которые асинхронно передают данные в центральный узел.

Это избавляет от простоя ресурсов, когда обновления политики модели тормозят из-за ожидания результатов всех окружений. Под капотом — интеграция с любыми API (OpenAI, vLLM, SGLang), позволяя свободу выбора LLM-провайдера без переписывания кода.

Практическая польза протестирована в экспериментах:

🟢В задачах параллельного вызова функций точность тестовой модели DeepHermes Tool Calling Specialist выросла в 4,6 раза — с 10% до 46%.

🟢В прогнозировании финансовых показателей на модели DeepHermes Financial Fundamentals Prediction Specialist, RL через Atropos удвоил точность (с 20% до 50%).

Такие результаты достигнуты благодаря многозадачности: фреймворк одновременно управляет разными типами сред, объединяя их в единый тренировочный поток. Вы можете обучать модель на статических данных утром и переключаться на интерактивные игры вечером, не меняя инфраструктуру.

Для разработчиков Atropos предлагает готовые инструменты: от датасетов для тонкой настройки (SFT, DPO) до дебаггеров и визуализации.

Atropos не привязывает вас к конкретному алгоритму RL или инфраструктуре. Запустите 10 экземпляров на ноутбуке или 10 000 через Slurm — фреймворк равномерно распределит нагрузку. Это особенно ценно для исследований: можно быстро экспериментировать с разными подходами, не тратя недели на настройку пайплайнов.

В репозитории есть все, что нужно: коллекция готовых к использованию сред RL, библиотека с базовыми классами и утилитами и примеры конфигураций обучения.

Если хотите понять, как ускорить свои эксперименты с LLM - загляните в документацию проекта, возможно, это именно тот инструмент, который избавит вас от боли асинхронной координации.


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Статья
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #RL #Framework #NousResearch #Atropos