Какие технологии планируешь изучать

В ближайшее время планирую углубиться в следующие направления:

1. MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow) – для улучшения процессов развертывания моделей.
2. LLM и Generative AI (LangChain, RAG, Fine-tuning) – актуально с ростом популярности ChatGPT.
3. Оптимизация моделей (ONNX, Quantization, Distillation) – для работы на edge-устройствах.
4. Векторные базы данных (Pinecone, Weaviate) – под задачи семантического поиска.

Пример кода для ONNX-конвертации:

import torch
model = torch.load('model.pth')
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx')

Также слежу за развитием фреймворков типа Ray для распределенных вычислений.