Делимся опытом и экспертизой, рассказываем, что под капотом платформы Yandex Cloud, какие подходы и технологии применяем при её создании.
Сайт: https://yandex.cloud/ru/careers
Вакансии: https://yandex.ru/jobs/services/cloud
Post #996
1.84K









🔘 Как мы перестроили архитектуру Yandex AI Studio под ИИ-агентов
➡️ Узнать, как AI Studio устроена под капотом.
Привет! Я Вася Ершов, руководитель ML-команды Yandex Cloud. Расскажу, какой путь мы прошли, когда глобально обновили Yandex AI Studio, и как мы искали правильные технические решения для этого релиза.
В марте мы глобально обновили Yandex AI Studio: добавили DeepSeek-V3.2, запустили рассуждающих агентов и снизили стоимость инференса до 6 раз. Также внедрили новые инструменты безопасности: теперь данные можно передавать по выделенным каналам без логирования запросов.
Чтобы внедрить эти возможности, нам пришлось полностью пересмотреть инженерную составляющую платформы. Современные агентские LLM требуют полноценной распределённой inference-системы: с разделением prefill и decode, переносом KV-кэшей между узлами, маршрутизацией с учётом расположения кэша и контролем TTFT/TBT на уровне всего кластера.
Мало собрать GPU-кластер — нужно было ещё подобрать, интегрировать и доработать компоненты и сервисы так, чтобы вся эта конфигурация стабильно работала на нашем железе под реальной нагрузкой.
➡️ Узнать, как AI Studio устроена под капотом.
- ❤ 10












