Ночь ИИ-инфраструктуры

​О мероприятии Ночь ИИ-инфраструктуры объединяет основателей и инженеров, создающих системы, стоящие за производственным ИИ. Пять коротких выступлений охватят программное обеспечение, развернутое в облаках клиентов, инфраструктуру с событиями для трафика агентов, надежность GPU-флотов и практическую работу технических основателей, после чего последует нетворкинг с людьми, строящими эти системы. 🎟️ Мест ограничено. Запросите приглашение, чтобы сохранить ваше место. ✨ Список спикеров 17:30–18:00: Прибытие, еда и нетворкинг 18:00 - Том Хакохен, основатель и генеральный директор Svix Агенты убьют ваш сервис Нагрузка от агентов надвигается на серверы всех, и без подготовки это приведет к значительному увеличению затрат, сложности и проблемам со масштабированием. В этом докладе Том обсудит альтернативу: архитектуру, ориентированную на события, основные проблемы с ее внедрением, как решить эти проблемы и как убедиться, что ваша инфраструктура готова к агентам, прежде чем она рухнет. 18:15 - Алон Губкин, основатель и генеральный директор Alien Как управлять программным обеспечением внутри инфраструктуры, которую вы не контролируете? Развертывание в облаке клиента один раз просто; обновление и отладка его в сотнях различных сред не так уж просто. Этот доклад охватывает отклонения, разрешения, частичные сбои, обновления, откаты, наблюдаемость и поддержку Terraform, Helm и внутренних инструментов платформы без прямого доступа. 18:30 - Рои Тальпаз, соучредитель и генеральный директор Backdrop Перестаньте продавать: как техническим основателям следует проводить рамках Discovery Call. Технические основатели склонны объяснять продукт. Покупатели склонны не слушать. Этот доклад охватывает структурированный подход с вопросами, который помогает выигрывать первые звонки, три вопроса, которые отделяют реальную сделку от вежливой беседы, и почему в лучших Discovery Calls основатель говорит менее трети времени. 18:45 - Адитья Нат, член технического персонала Fireworks AI. Почему здоровье узлов Kubernetes терпит неудачу в гетерогенных GPU-флотах В ИИ-выводе кластер может сообщать о 100% готовности, в то время как на самом деле он теряет производительность, потому что AWS, GCP и альтернативные GPU-облака поставляют несовпадающие ядра, драйвера и топологии. Мы рассмотрим, почему стандартные проверки kubelet и панели управления пропускают отклонения между облаками и как использовать неизменяемые рецепты выполнения, чтобы выявить ухудшение производительности до того, как SLO будут нарушены. 19:00 - Григорий Кобергер, основатель ReadMe (доклад будет объявлен позже) 19:15 и далее — Нетворкинг