✍🏻 Что такое «зависшие» образы в Docker и как их удалить?

Это неиспользуемые слои образов, с которыми больше не связаны никакие теги. Они часто накапливаются, когда вы создаете новые образы с тем же именем и тегом, оставляя старые слои без ссылок. Эти образы могут занимать значительное дисковое пространство, поэтому важно очищать их. Вот как это сделать:

1. Запустите команду docker images -f dangling=true, чтобы найти образы.
2. Затем выполните команду docker image prune -f, чтобы удалить все образы за один раз.
3. Если вы хотите удалить образы вручную, используйте команду docker rmi -f $(docker images -f dangling=true -q).

Эти шаги помогут вам поддерживать чистоту системы и эффективно освобождать память.

Библиотека собеса по DevOps

✍🏻 Что такое service account?

Это уникальные элементы в API Kubernetes, которые называются учетными записями служб (ServiceAccounts) и связаны с определенным пространством имен и набором учетных данных, хранящихся в объектах Secrets в кластере. Эти пользователи (ServiceAccounts) предназначены главным образом для управления правами доступа к API Kubernetes для процессов, работающих в кластере Kubernetes.

Библиотека собеса по DevOps

🧠 Выбор первого ML-проекта: чеклист против выгорания

Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.

Мини-чеклист первого проекта:

1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».

2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».

3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.

Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.

👉 Начать свой путь в Data Science

Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.

📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.

💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать

😎 Вы просили — мы сделали. Самый долгожданный анонс этого лета!

Мы открываем набор на второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов»!

На курсе мы учим главному навыку 2025 года: не просто «болтать» с LLM, а строить из них рабочие системы с помощью Ollama, RAG, LangChain и crew.ai.

📆 Старт потока — 15 сентября.

💸 Цена 49 000 ₽ действует только в эти выходные — до 17 августа. С понедельника будет дороже.

👉 Занять место

Что такое Docker Compose и чем он отличается от Dockerfile?

Docker Compose — это инструмент для определения и управления многоконтейнерными Docker-приложениями с помощью YAML-файла (docker-compose.yml). Он позволяет настраивать сервисы, сети и тома в одном файле, упрощая управление сложными приложениями.

Вот пример файла docker-compose.yml:

version: '3.9'
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "5000:5000"
    depends_on:
      - db
  db:
    image: postgres
    volumes:
      - db-data:/var/lib/postgresql/data
volumes:
  db-data:

В этом файле определяются два сервиса: web и db, с конфигурациями сети и тома.

Библиотека собеса по DevOps

🔥 Последняя неделя, чтобы забрать курс по AI-агентам по старой цене!

Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!

Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.

📆 Старт — 15 сентября.

💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.

👉 Зафиксировать цену

☝️ Один мудрый тимлид дал двум своим разработчикам по «таланту» — мощной, но своенравной LLM.

Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.

Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.

Мощь LLM раскрывается не в ней самой, а в системах, которые вы строите вокруг неё.

Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.

Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».

💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.

👉 Начать строить RAG раньше других