Akhcheck / Apricot: автоматическая проверка заданий для вузов
Как устроен учебный контур Apricot: приём решений, изолированный запуск тестов, обратная связь студенту и ведомость преподавателя.
Читать кейс
Павел Ахтямов
ML-инфраструктура, обучение и исследования. Строю системы и объясняю, как они устроены.
Инженерия, которую можно проверить
В центре не список ролей, а работающие системы, открытые материалы и исследования с понятными источниками.
Курсы и «Матчасть»
Конспекты, записи и запускаемые примеры по разработке, DevOps, машинному обучению и параллельным вычислениям.
Как устроен конвейерGADES и научные вычисления
GPU-ускорение матриц расстояний Кендалла для больших и разреженных данных, включая данные одноклеточного секвенирования.
Читать о GADESАвтоматика забирает рутину. Преподаватель остаётся при экспертизе.
Apricot принимает решения, запускает их в изолированной среде, возвращает балл и подробный лог. Студент понимает, что исправить, а преподаватель разбирает нестандартные случаи вместо повторной сборки сотни окружений.
На странице кейса отделено публично подтверждённое от рекламных обещаний: сценарии, типы заданий, источники и границы выводов.
«Матчасть» после занятия
Не архив файлов ради архива, а материалы, по которым можно восстановить ход рассуждения и повторить практику. Конспекты, записи и код связаны с первоисточниками.
Наука тоже должна быть воспроизводимой
GADES ускоряет вычисление попарных расстояний Кендалла на GPU. Оригинальная работа опубликована в GigaScience в 2024 году, код открыт, а вклад Павла описан в Author Contributions.
В материале различаются опубликованная статья и развивающийся репозиторий. Условия экспериментов важнее громких чисел.
Консультации и партнёрства
Формат подходит для конкретной инженерной, исследовательской или учебной задачи, по которой заранее можно передать материалы.
Можно прийти с инженерной системой, учебной программой или исследовательской задачей. Стоимость и условия фиксируются до встречи, без скрытых пакетов.
Разбор задачи с письменным итогом
- До встречиПавел заранее изучает переданные материалы и уточняет вопрос встречи.
- Во время разбораВо время созвона мы разбираем задачу, ограничения и возможные решения.
- После разбораПосле встречи Павел отправляет письменное резюме с выводами и следующими шагами.
Один созвон продолжительностью один час. Формат ограничен одной встречей и не превращается в бессрочное сопровождение.
Коротко о главном
Ответы, которые помогают быстро понять направления работы и формат контакта.
Чем Павел занимается?
Разрабатывает ML-инфраструктуру и учебные системы, преподаёт программирование, DevOps, MLOps и смежные темы, а также участвует в исследованиях на стыке вычислений и биоинформатики.
Что такое «Матчасть»?
Это серия конспектов и телеграм-канал Павла. Там собраны материалы реальных занятий: устройство технологий, разборы ошибок, схемы, проверенные примеры и ссылки на первоисточники.
Можно ли пригласить Павла для консультации или партнёрства?
Да. Можно обсудить архитектуру и ML-инфраструктуру, корпоративное обучение, сотрудничество с вузом или отдельный исследовательский проект. Начните с короткого описания задачи и желаемого результата.
Как проходит архитектурный разбор?
Павел заранее изучает материалы, проводит часовую встречу и возвращает письменное резюме с решениями и следующими шагами. Это самостоятельный формат без автоматического перехода в долгое сопровождение.
Есть задача, которую стоит разобрать?
Расскажите о системе, курсе или исследовании. Начнём с контекста и результата, который нужен вам.