alex.dev@portfolio:~$ blogs
Insights and updates on Web3, blockchain innovations, and modern web development trends. Exploring decentralized technologies, coding best practices, and the future of the internet through hands-on experience.
MLOps
AI Engineering
AI Systems
Infrastructure
0 Minute Read
Ray Cluster, কেন?
এই সব কিছু আসলে একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারের সমাধান করার কথা না, কিন্তু তারপরও তাকে নিজেই করতে হয় নতুবা প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারদের সাহায্য নিতে হয়। মজার ব্যাপার হচ্ছে, এভাবেই আমরা যাকে "মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারিং" বলছি, সেটা কিন্তু ধীরে ধীরে আল্টিমেটলি "সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং"-ই হয়ে যাচ্ছে। তো এই সিনারিওটা আমরা মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে কীভাবে সমাধান করতে পারি ? আমরা তা করতে পারি Ray ক্লাস্টার বিল্ড করার মাধ্যমে। Ray মূলত একটা ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং ফ্রেমওয়ার্ক, যেটা এই মেশিন লার্নিং ওয়ার্কলোড কে ক্লাস্টারে থাকা নোডগুলোর মধ্যে খুব ইফেশিয়েন্টলি ডিস্ট্রিবিউট করে দেয়।
MLOps
AI Engineering
AI Systems
Infrastructure
0 Minute Read
Ray Cluster, কেন?
এই সব কিছু আসলে একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারের সমাধান করার কথা না, কিন্তু তারপরও তাকে নিজেই করতে হয় নতুবা প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারদের সাহায্য নিতে হয়। মজার ব্যাপার হচ্ছে, এভাবেই আমরা যাকে "মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারিং" বলছি, সেটা কিন্তু ধীরে ধীরে আল্টিমেটলি "সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং"-ই হয়ে যাচ্ছে। তো এই সিনারিওটা আমরা মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে কীভাবে সমাধান করতে পারি ? আমরা তা করতে পারি Ray ক্লাস্টার বিল্ড করার মাধ্যমে। Ray মূলত একটা ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং ফ্রেমওয়ার্ক, যেটা এই মেশিন লার্নিং ওয়ার্কলোড কে ক্লাস্টারে থাকা নোডগুলোর মধ্যে খুব ইফেশিয়েন্টলি ডিস্ট্রিবিউট করে দেয়।
MLOps
AI Engineering
AI Systems
Infrastructure
0 Minute Read
Ray Cluster, কেন?
এই সব কিছু আসলে একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারের সমাধান করার কথা না, কিন্তু তারপরও তাকে নিজেই করতে হয় নতুবা প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারদের সাহায্য নিতে হয়। মজার ব্যাপার হচ্ছে, এভাবেই আমরা যাকে "মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারিং" বলছি, সেটা কিন্তু ধীরে ধীরে আল্টিমেটলি "সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং"-ই হয়ে যাচ্ছে। তো এই সিনারিওটা আমরা মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে কীভাবে সমাধান করতে পারি ? আমরা তা করতে পারি Ray ক্লাস্টার বিল্ড করার মাধ্যমে। Ray মূলত একটা ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং ফ্রেমওয়ার্ক, যেটা এই মেশিন লার্নিং ওয়ার্কলোড কে ক্লাস্টারে থাকা নোডগুলোর মধ্যে খুব ইফেশিয়েন্টলি ডিস্ট্রিবিউট করে দেয়।
MLOps
Infrastructure
15 Minute Read
𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱 𝗘𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗮𝗻𝗱 𝗖𝗼𝘀𝘁 𝗘𝗳𝗳𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗦𝗠𝗕𝘀?
Modernizing data warehouses with a hybrid Azure approach enables centralized storage, real‑time analytics, and secure integration across tools like Synapse, Data Lake, Stream Analytics, and Power BI to deliver scalable insights and compliance‑ready infrastructure.
MLOps
Infrastructure
15 Minute Read
𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱 𝗘𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗮𝗻𝗱 𝗖𝗼𝘀𝘁 𝗘𝗳𝗳𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗦𝗠𝗕𝘀?
Modernizing data warehouses with a hybrid Azure approach enables centralized storage, real‑time analytics, and secure integration across tools like Synapse, Data Lake, Stream Analytics, and Power BI to deliver scalable insights and compliance‑ready infrastructure.
MLOps
Infrastructure
15 Minute Read
𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱 𝗘𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗮𝗻𝗱 𝗖𝗼𝘀𝘁 𝗘𝗳𝗳𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗪𝗮𝗿𝗲𝗵𝗼𝘂𝘀𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗦𝗠𝗕𝘀?
Modernizing data warehouses with a hybrid Azure approach enables centralized storage, real‑time analytics, and secure integration across tools like Synapse, Data Lake, Stream Analytics, and Power BI to deliver scalable insights and compliance‑ready infrastructure.
MLOps
Infrastructure
12 Minute Read
Building Production ML Pipelines with Kubernetes
A deep dive into designing fault-tolerant, scalable ML training and serving pipelines on K8s — from resource scheduling to model versioning.
MLOps
Infrastructure
12 Minute Read
Building Production ML Pipelines with Kubernetes
A deep dive into designing fault-tolerant, scalable ML training and serving pipelines on K8s — from resource scheduling to model versioning.
MLOps
Infrastructure
12 Minute Read
Building Production ML Pipelines with Kubernetes
A deep dive into designing fault-tolerant, scalable ML training and serving pipelines on K8s — from resource scheduling to model versioning.
AI Systems
15 Minute Read
CUDA Kernel Optimization for Transformer Inference
Exploring kernel fusion, memory coalescing, and custom CUDA kernels to achieve 3x speedup in transformer model inference on consumer GPUs.
AI Systems
15 Minute Read
CUDA Kernel Optimization for Transformer Inference
Exploring kernel fusion, memory coalescing, and custom CUDA kernels to achieve 3x speedup in transformer model inference on consumer GPUs.
AI Systems
15 Minute Read
CUDA Kernel Optimization for Transformer Inference
Exploring kernel fusion, memory coalescing, and custom CUDA kernels to achieve 3x speedup in transformer model inference on consumer GPUs.
MLOps
AI Engineering
10 Minute Read
Designing Feature Stores for Real-Time ML Systems
How to architect feature stores with Feast and Redis for sub-millisecond feature retrieval in production fraud detection and recommendation systems.
MLOps
AI Engineering
10 Minute Read
Designing Feature Stores for Real-Time ML Systems
How to architect feature stores with Feast and Redis for sub-millisecond feature retrieval in production fraud detection and recommendation systems.
MLOps
AI Engineering
10 Minute Read
Designing Feature Stores for Real-Time ML Systems
How to architect feature stores with Feast and Redis for sub-millisecond feature retrieval in production fraud detection and recommendation systems.
AI Engineering
Infrastructure
14 Minute Read
Distributed Training with Ray: From Single GPU to Cluster
Practical guide to scaling model training from a single GPU to a multi-node cluster using Ray, with real benchmarks and cost analysis on cloud infrastructure.
AI Engineering
Infrastructure
14 Minute Read
Distributed Training with Ray: From Single GPU to Cluster
Practical guide to scaling model training from a single GPU to a multi-node cluster using Ray, with real benchmarks and cost analysis on cloud infrastructure.
AI Engineering
Infrastructure
14 Minute Read
Distributed Training with Ray: From Single GPU to Cluster
Practical guide to scaling model training from a single GPU to a multi-node cluster using Ray, with real benchmarks and cost analysis on cloud infrastructure.
AI Systems
MLOps
8 Minute Read
Why AI Engineers Need to Understand GPU Memory Hierarchy
From global memory to shared memory to registers — understanding the GPU memory hierarchy is critical for writing efficient CUDA kernels and optimizing ML workloads.
AI Systems
MLOps
8 Minute Read
Why AI Engineers Need to Understand GPU Memory Hierarchy
From global memory to shared memory to registers — understanding the GPU memory hierarchy is critical for writing efficient CUDA kernels and optimizing ML workloads.
AI Systems
MLOps
8 Minute Read
Why AI Engineers Need to Understand GPU Memory Hierarchy
From global memory to shared memory to registers — understanding the GPU memory hierarchy is critical for writing efficient CUDA kernels and optimizing ML workloads.