90 подписчиков
Успешный пилот — только начало: готовим ИИ-агента к эксплуатации
ИИ-агент выполнил тестовую задачу — но готов ли он к работе с корпоративными системами и несколькими командами? После пилота возникают новые вопросы: какую нагрузку выдержит сервис, как распределить GPU между приложениями, какие действия разрешить агенту и где искать причину сбоя.
29 октября в 12:00 на вебинаре эксперты Deckhouse и Kept разберут всю технологическую цепочку: инфраструктура → управляемый GPU-ресурс → инференс → ИИ-агент → бизнес-задача.
Основой разбора станет KeptStore — платформа ИИ-агентов, развёрнутая на Deckhouse Platform. На её примере обсудим:
• где использовать контейнеры, а где — виртуальные машины;
• почему для приложения недостаточно указать только количество GPU и что даёт DRA;
• что должно находиться между моделью и агентом: среда выполнения, API, масштабирование, отказоустойчивость и метрики;
• как агент взаимодействует с корпоративными приложениями, данными, правами и секретами;
• где проходят границы ответственности инфраструктурной, прикладной и AI/ML-команд.
Также покажем демо автономного ИИ-бухгалтера: как ИИ-агент решает бизнес-задачи и работает с корпоративными системами.
Узнать подробности и зарегистрироваться: clc.to/..._15
1 минута
27 октября