Telegram Group & Telegram Channel
✔️ Как избежать ловушки автоматизации при масштабировании Low-Code AI

Платформы с Low-Code AI обещают быстрое внедрение без строчки кода. Но под нагрузкой они часто не справляются:
📌 Медленные ответы
📌 Перепутанные сессии
📌 Никакой прозрачности при сбоях

Вот как заставить low-code работать в реальном масштабе:

1⃣ Планируйте масштабирование заранее

Используйте сервисы с автоскейлингом (например, Azure Kubernetes Service, AWS SageMaker Pipelines). Избегайте базовых конфигураций — они не выдерживают нагрузку.

2⃣ Управляйте сессиями вручную

Очищайте данные пользователя после каждого запроса. Не полагайтесь на сохранённое состояние, если не контролируете его.

3⃣ Мониторьте не только метрики модели

Следите за:
— Временем ответа API
— Процентом ошибок
— Использованием ресурсов
— Добавьте бизнес-метрики (например, конверсия, влияние на продажи).

4⃣ Балансировка и авто-масштабирование

Размещайте модели через балансировщики нагрузки. Настройте масштабирование по CPU или задержке.

5⃣ Версионируйте и тестируйте

Каждое обновление — новая версия. Тестируйте в staging и проводите A/B-тесты.

Когда low-code — хороший выбор
✔️ Внутренняя аналитика
✔️ Обучающие проекты
✔️ Прототипы для неразработчиков

📌 Low-code не значит «всё само заработает». Масштаб требует инженерного подхода.

Библиотека дата-сайентиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6461
Create:
Last Update:

✔️ Как избежать ловушки автоматизации при масштабировании Low-Code AI

Платформы с Low-Code AI обещают быстрое внедрение без строчки кода. Но под нагрузкой они часто не справляются:
📌 Медленные ответы
📌 Перепутанные сессии
📌 Никакой прозрачности при сбоях

Вот как заставить low-code работать в реальном масштабе:

1⃣ Планируйте масштабирование заранее

Используйте сервисы с автоскейлингом (например, Azure Kubernetes Service, AWS SageMaker Pipelines). Избегайте базовых конфигураций — они не выдерживают нагрузку.

2⃣ Управляйте сессиями вручную

Очищайте данные пользователя после каждого запроса. Не полагайтесь на сохранённое состояние, если не контролируете его.

3⃣ Мониторьте не только метрики модели

Следите за:
— Временем ответа API
— Процентом ошибок
— Использованием ресурсов
— Добавьте бизнес-метрики (например, конверсия, влияние на продажи).

4⃣ Балансировка и авто-масштабирование

Размещайте модели через балансировщики нагрузки. Настройте масштабирование по CPU или задержке.

5⃣ Версионируйте и тестируйте

Каждое обновление — новая версия. Тестируйте в staging и проводите A/B-тесты.

Когда low-code — хороший выбор
✔️ Внутренняя аналитика
✔️ Обучающие проекты
✔️ Прототипы для неразработчиков

📌 Low-code не значит «всё само заработает». Масштаб требует инженерного подхода.

Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6461

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone

You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from id


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA