Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://dspace.pdpu.edu.ua/handle/123456789/25294| Назва: | Застосування fine-tuned мовних моделей для семантичного аналізу та інтерпретації стану kubernetes кластерів |
| Автори: | Власенко, О. Г. Платонов, В. В. |
| Ключові слова: | великі мовні моделі (LLM) Kubernetes LoRA(Low-Rank Adaptation) метод параметрично-ефективного донавчання донавчання (fine-tuning) MTTR (Mean Time To Recovery) середній час відновлення аналіз логів |
| Дата публікації: | 2026 |
| Видавництво: | Державний заклад «Південноукраїнський національний педагогічний університет імені К. Д. Ушинського» |
| Бібліографічний опис: | Власенко О. Г., Платонов В. В. Застосування fine-tuned мовних моделей для семантичного аналізу та інтерпретації стану kubernetes кластерів . Інформатика, інформаційні системи та технології: тези доповідей двадцять третьої всеукраїнської конференції студентів і молодих науковців (Одеса, 24 квітня 2026 р.) / Державний заклад «Південноукраїнський національний педагогічний університет імені К. Д. Ушинського", ОНУ ім. І. І. Мечнікова. Одеса, 2026. С.70-72. |
| Короткий огляд (реферат): | У роботі досліджено автоматизацію аналізу телеметрії Kubernetes за допомогою великих мовних моделей (LLM). Використання методів параметрично-ефективного донавчання (PEFT) дозволило створити безпечного локального асистента для точного визначення першопричин збоїв та генерації рекомендацій у машиночитаному форматі. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://dspace.pdpu.edu.ua/handle/123456789/25294 |
| Розташовується у зібраннях: | Інформатика, інформаційні системи та технології (2026) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Denisenko_Stukalov70-72.pdf | 556.72 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.