AI в продакшене: крутой гайд по реальным кейсам (AI in Production: The Real Guide)

Вы чувствуете это давление?

Каждая вторая вакансия требует "опыта с LLM". Каждый первый менеджер спрашивает: "Когда мы внедряем AI?". Технологии меняются быстрее, чем вы успеваете дочитать статью на Medium.

Интернет завален "Hello, World!" туториалами, которые показывают, как легко создать чат-бота за 15 минут. Но вы, как инженер, понимаете: эти игрушечные проекты не имеют ничего общего с реальным продакшеном. Они развалятся при первой же встрече с "грязными" данными, непредсказуемыми пользователями и жесткими требованиями бизнеса.

Как перейти от теории к реальному, востребованному опыту, не потратив годы на набивание шишек?

Перестаньте собирать хайп. Начните строить системы.

Этот гайд — не очередная коллекция ссылок на документацию. Это концентрат моего многолетнего опыта по созданию и развертыванию AI-систем в enterprise-среде. Я проведу вас за кулисы реальных проектов и поделюсь теми неочевидными, "окопными" практиками, которые отличают провальный прототип от продукта, приносящего миллионы.

Мы не будем говорить о том, "что такое AI". Мы будем говорить о том, как заставить его работать в условиях реального мира — с его ограничениями по бюджету, требованиям к безопасности и постоянно меняющимися целями.

Что внутри? Это не просто книга, это набор инженерных чертежей.

Вы получите пошаговые, проверенные архитектуры для самых востребованных AI-систем, которые вы сможете адаптировать и применить в своих проектах уже завтра.

Часть 1: Стратегия и фундамент

• AI-мышление: Научитесь переводить расплывчатые "хотелки" бизнеса в четкие AI-задачи.
• Сбор требований для AI: Откройте для себя нефункциональные требования, которые убьют ваш проект, если их проигнорировать (Latency, Cost, Scalability).
• Экономика AI: Освойте "салфеточную" математику для расчета ROI, чтобы говорить с бизнесом на одном языке.

Часть 2: Ключевые архитектуры (Боевые кейсы)

• RAG-ассистенты: Постройте Q&A-систему для тысяч документов, которая не галлюцинирует. Секрет: LLM Reranking и Parent Page Retrieval.
• Голосовые ассистенты: Создайте real-time бота, который не бесит. Секрет: Потоковые архитектуры на LiveKit и правильная обработка прерываний.
• Рекомендательные системы: Перейдите от "точных" моделей к тем, что реально увеличивают доход. Секрет: UpLift-моделирование.
• Компьютерное зрение: Откройте для себя, как CV решает реальные задачи — от борьбы с фродом до автоматизации складов.

Часть 3: Производство и эксплуатация

• MLOps для Generative AI: Пройдите путь от хаоса в Jupyter-ноутбуке до полностью автоматизированного CI/CD-пайплайна для моделей.
• AI в облаках: Получите 3 готовые архитектуры для развертывания на AWS для команд разного размера: от стартапа до enterprise.

Часть 4: Ответственность и риски

• Этика и законы в AI: Практический чек-лист по TCPA, BIPA, GDPR. Узнайте, как не получить многомиллионный штраф.
• PII-сканирование: Научитесь защищать данные пользователей — ваш первый и самый важный рубеж обороны.

Этот гайд — самая быстрая инвестиция в вашу карьеру.

Знания, собранные здесь, сэкономили моим командам сотни тысяч долларов и месяцы разработки. Сегодня вы можете получить этот опыт за цену нескольких чашек кофе.

Хватит набивать шишки. Начните использовать практики, которые работают.

Нажмите "Я хочу это!" и получите свой экземпляр прямо сейчас.

Политика возврата средств

Ввиду цифровой природы данного продукта и мгновенного доступа к информации, все продажи являются окончательными. Пожалуйста, внимательно прочтите описание, чтобы убедиться, что этот гайд подходит именно вам, прежде чем совершать покупку.