Dask – масштабируемая обработка данных на Python
Краткое руководство: что такое Dask, когда использовать и 5 шагов внедрения для обработки больших данных и ускорения ML.
Исследую open‑source и self‑hosted инструменты для AI/ML и инженерии — от LLM‑прокси и RAG‑памяти до оркестраций и headless‑CMS. Даю «Когда использовать», реальные сценарии и сравнения с альтернативами, чтобы вы не тратили недели на ресёрч и инфраструктуру. Моя цель — помочь быстро собрать рабочий стек под B2B‑AI, снизить токены и ускорить прод.
Краткое руководство: что такое Dask, когда использовать и 5 шагов внедрения для обработки больших данных и ускорения ML.
Краткое описание Hadoop, его кейсы (Data Lake, ML) и сравнение с Apache Spark, Snowflake и BigQuery.

Label Studio — гибкая платформа для разметки изображений, текста, аудио и видео с интеграцией в ML‑пайплайн и поддержкой командной работы.

Locust — Python-инструмент для имитации нагрузки: тестирование API и LLM, измерение задержек, throughput и проверка отказоустойчивости; сравнение с JMeter, K6, Vegeta.

Краткий обзор Apache Spark: применение в аналитике, ML и ETL, 5 шагов внедрения и сравнение с Hadoop, Flink, Dask, Snowflake.

Firecrawl превращает сайты в markdown/структуру через единый API — для сбора данных для обучения LLM, мониторинга и анализа конкурентов.
Каталог Awesome Self-Hosted на GitHub — подборка self‑hosted инструментов для аналитики, CMS, ML и DevOps; когда важен контроль данных и замена SaaS.
Открытая платформа Langfuse для трассировки, оценки и управления подсказками LLM‑приложений; автор использует её в проекте без собственной observability.

Краткое описание Helm Chart: автоматизация развёртывания, управление конфигурациями и обновлениями; пример — быстрый деплой ELK и шаблоны конфигов.

Краткий обзор CatBoost от Yandex: преимущества при работе с категориальными и текстовыми данными, случаи использования и пошаговая схема внедрения.
Обзор Unstructured.io: преобразование HTML, PDF, CSV, PNG, PPTX в JSON для подготовки данных и интеграции в ML‑пайплайны.
Краткий обзор MLflow: логирование экспериментов, регистрация и деплой моделей, репродуцируемость; сравнение с Weights & Biases, Neptune, TensorBoard и Kubeflow.
