Please use this identifier to cite or link to this item:
http://dspace.pdpu.edu.ua/handle/123456789/25294| Title: | Застосування fine-tuned мовних моделей для семантичного аналізу та інтерпретації стану kubernetes кластерів |
| Authors: | Власенко, О. Г. Платонов, В. В. |
| Keywords: | 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 |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | Державний заклад «Південноукраїнський національний педагогічний університет імені К. Д. Ушинського» |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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: | http://dspace.pdpu.edu.ua/handle/123456789/25294 |
| Appears in Collections: | Інформатика, інформаційні системи та технології (2026) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Denisenko_Stukalov70-72.pdf | 556.72 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.