🚀 Рабочее окружение ML-инженера: делегируем рутину ИИ-агентам

Всем нам хочется комфорта при использовании повседневных инструментов, но заниматься поиском оптимальных расширений, их настройкой скучно и долго. В курсе MLOps программы MSAI мы раньше давали список хороших тулзов и алгоритмы работы с ними, но в дивном новом мире автономных агентов даже эту рутину можно переложить на них! И не только процесс установки всего по одной кнопке, но и обновление инструментария исходя из последних best practices, поддержание всей системы в актуальном состоянии.

Создание OpenClaw и последующих улучшенных обвязок с self-improving и life-long learning агентами (такими как Hermes или Goose) позволяет нам автоматически создавать скиллы агентов для нужных нам задач и улучшать эти подходы автоматически исходя из простых текстовых промптов, не требующих погружаться в дебри инфраструктуры.

Разберём:
• организацию удобного рабочего окружения ML-инженера с нуля
• настройку безопасного состояния удалённого сервера для любых нужд
• автоматизацию всех рутинных процессов агентами
• формирование скилов агентов для однокнопочного воспроизводства операций
• кастомизацию и эволюцию скилов чтобы вы могли настроить всё под себя

В онлайн-магистратуре MSAI мы изучаем не только алгоритмы и модели, но и инженерные практики, необходимые для промышленной разработки ML-систем: от настройки среды до работы с масштабной вычислительной инфраструктурой.
Подробнее о программе и дисциплинах: girafe.ai/msai-program

Приглашаем на открытый вебинар «Рабочее окружение ML-инженера: инструменты и практики для эффективной работы».

📅 Когда: 5 августа (среда)
🕖 Время: 19:00 (МСК)
🎙 Спикер: Владислав Гончаренко — основатель girafe.ai и автор курса MLOps онлайн-магистратуры MSAI (girafe.ai × МФТИ)

Вебинар будет полезен студентам, начинающим ML-инженерам и всем, кто хочет сделать свою ежедневную разработку удобнее.

Встреча пройдёт на русском языке.

👉 Участие бесплатное. Необходима предварительная регистрация

А работу каких агентов вы хотели бы разобрать на вебинаре? Напишите в комментариях — включим их в разбор.