Продава ли все още държавата имоти?

Post Syndicated from Боян Юруков original https://yurukov.net/blog/2025/imoti-stop/

В началото на май правителството на Желязков реши, че ще продава хиляди имоти с отпаднала необходимост. Обеща прозрачност кои са имотите, защо, както и на процеса на продажба. След като дълго време не публикува списък, го изисквах и в края на юни – почти два месеца след решението – пуснах карта предстаяща по достъпен начин имотите, които обмислят да продават. Цялата хронология ще намерите в края на въпросната статия с линкове към другите текстове.

Много се изговори по темата. Желязков настояваше, че нямало да разпродават имотите и че щяло да има подробен анализ. След това скри списъка и обеща да пуснат нов. Това така и не стана и отказва да го предостави при няколко запитвания по ЗДОИ, защото не бил готов. Не бяха публикувани никакви анализи или аргументация за продажба на имоти от първоначалния списък. Желязков на няколко пъти отрече да текат търгове, което оборих. За капак на всичко се оказа, че районни администрации и дори други министерства имат нужда от част от имотите и в някои случаи се опитват от години да ги плучат за различни инфраструктурни проекти. Имаше няколко решения на МС за прехвърляне, но предимно на кметове свързани пряко или косвено с Пеевски. Решението обаче не значи реално прехвърляне, както се видя в София, където така застояват с години аналогични решения блокирайки изцяло или частично проекти като за линейния парк в Изгрев и Слатина.

В крайна сметка Желязков обяви, че ще прати искане за решение в парламента, но го направи докато бяха в отпуска и това не блокира течащи продажби. Гласуване по искането така и нямаше до сега, а междувременно системата за интернет търгове за въпросните имоти беше свалена за около месец без реално обяснение защо и какво го налага.

От решението на МС минаха седем месеца. От разкритието ми кои са имотите – пет месеца. От спирането на платформата за месец – три месеца. Реших да видя какво се случва междувременно.

От края на август няма нова информация на МС, няма нов списък, няма публикувани анализи. В края на октомври мълчаливо отказаха да ми предоставят работния списък, а на журналисти са отказвали с аргумента, че не пазят такава информация и нов списък няма. От пускането на платформата в средата на септември са публикувани 23 търга, от които 12 са изтрити ден по-късно заради установени технически грешки. От останалите 5 търга са били успешни, а 4 от тях са от списъка с 4400-те имота на Желязков.

Вгледах се в броя търгове през времето в платформата на АППК. Графиката показва колко са били активни в началото на всеки месец от пускането на платформата през 2020-та до сега.

Вижда се, че няма много нови търгове след решението през май, макар няколко да са били за имоти от списъка. През юли обаче рязко обявяват продажба на повече имоти и това продъжава до края на август. Междувременно има търгове, които са затворени като успешни, отменени или изтрити заради грешки и нови, които са били обявени. След спирането на платформата обаче активните търгове намаляват на под 20. На 1-ви декември активните бяха 4. Днес те са вече 3, като единият е бил отменен.

Няма информация за причините за това. Възможно е институциите да са решили да спрат продажбите до завършване на заветните анализи. Възможно е да ги продават в противовес на собствените си правила извън платформата на АППК. В края на август отрекоха да планират такова нещо. Възможно е АППК да са стегнали изискванията за приемане и обявяване на търгове и това да забавя новите. Възможно е предвид повишената видимост и пряко волята им – подобрена прозрачност да са променили стратегията и да бързат да прехвърлят имотите на удобни общини, където ще е далеч по лесно да бъдат продадени без конкурс и прозрачност. Вероятно затова Пеевски и Борисов блокираха в парламента предложението на Да, България търговете на общини и общински фирми да минава през същата тази платформа на АППК. Възможно е също просто да има управленски и административен вакуум, който да блокира процесите.

Не вярвам да получим отговор, особено предвид исканията за оставка. Виждаме редовни опити за блокиране на прозрачност и разследвания. Виждаме влошаване на практиките за отговаряне по ЗДОИ и комуникация в медиите. Виждаме как са готови да върнат Виденовото време като управление на финанси и ефект върху икономиката само и само да могат да обслужат интересите на Таки и Пеевски. Виждаме машинациите на не/изпълняващия длъжността главен прокурор и вече готвеното наместване на негов наследник пак близък до Пеевски.

В този контекст едни два декара гора или поле край някое село надали е най-големият проблем занимаващ всички. Занимава обаче хората от района, защото от там може да минава питейната им вода, пътя за селото, да е гора, природен парк или да е отредено за инфраструктура, която чакат от десетилетие. Затова трябва да ни пука, а и най-малкото е емблематично как работи шайката на Пеевски заграбвайки обществен ресурс. Затова и направих картата за собствеността на земята в България – за придобием представа какво се случва.

The post Продава ли все още държавата имоти? first appeared on Блогът на Юруков.

Saving Time with a Custom Zabbix Agent Installer

Post Syndicated from Rizqi Firmansyah original https://blog.zabbix.com/saving-time-with-a-custom-zabbix-agent-installer/31843/

When managing large-scale infrastructure, the process of installing monitoring agents is often repetitive and time-consuming. Administrators must log into each server, manually run installation commands, and configure the agent to connect to the Zabbix server. To address this issue, the Zabbix Agent Deployer custom module was created. This module enables the direct installation of Zabbix agents on multiple hosts from the Zabbix Web interface.

The features of the Zabbix Agent Deployer module include:

  • Bulk host list input using a CSV file.
  • The ability to automatically add hosts to Zabbix and remotely install the Zabbix Agent on the
    associated hosts.
  • The ability to display installation log results directly within the module.

With this approach, administrators can add new hosts to the monitoring system faster and more efficiently.

Key use cases for the Zabbix Agent installer

The Zabbix Agent Deployer module enables several practical scenarios, including:

1. Faster provisioning for new servers – When adding a large number of servers, agents can be installed simultaneously without requiring a login to each machine.

2. Standardized installation – All agents are installed in the same way using a centralized script, reducing the risk of misconfiguration.

3. Easier additional provisioning – Provisioning new servers is easier for users because they don’t need to configure them directly on the server.

Getting started with the Zabbix Agent Deployer module

Solution overview architecture

To use this module, the main steps are:

1. Upload the custom module to the Zabbix frontend in the /usr/share/zabbix/modules/ directory.

2. Enable the module from the Administration → General → Modules page, and click the Scan Directory button. Locate the Zabbix agent deployer module and click Enabled.

3. Once activated, the Zabbix agent deployer module can be accessed in the Data Collection menu. Here’s a screenshot of the Zabbix agent deployer module.

4. Prepare a CSV file like the format below, or download a sample CSV from the module page.

With this CSV file, we will add two hosts to Zabbix to be monitored and automatically install the Zabbix agent on them.

5. Upload the CSV file to the Zabbix agent deployer module page and click Apply.

6. The Zabbix agent deployer module will handle the process of adding hosts to Zabbix and installing the Zabbix agent. The status can be seen as follows:

From the image above, server1 and server2 were successfully added to Zabbix, and the Zabbix agent installation was successful!

7. Check out the Zabbix hosts list page. Hosts will appear according to the uploaded CSV file.

Conclusion

The implementation of this custom Zabbix Agent installer extends Zabbix’s capabilities beyond its built-in functionality. The Zabbix Agent Deployer module enables a more efficient bulk host addition process, as all steps from adding hosts to Zabbix to installing the Zabbix agent can be integrated through a single page.

If you’re interested in implementing this, please contact us. Bangunindo is a premium Zabbix partner in Indonesia. We’re ready to help you design, implement, and optimize your Zabbix solution to suit your needs.

The post Saving Time with a Custom Zabbix Agent Installer appeared first on Zabbix Blog.

Има ли надежда за надеждните новини?

Post Syndicated from Светла Енчева original https://www.toest.bg/ima-li-nadezhda-za-nadezhdnite-novini/

Има ли надежда за надеждните новини?

Прибирате се от протеста на 1 декември 2025 г. и си пускате новините. На телевизора не показват колко много сте били, нито става особено ясно и за какво точно сте излезли на площада. Може дори да „научите“, че сте протестирали срещу еврото. Започва обаче няколкочасова извънредна емисия, показваща провокатори, нападащи полицаи, вандализиращи партийни офиси и палещи кофи за боклук. Така се създава впечатлението, че протестиращите са те, а не десетките хиляди мирни хора. Които вие може да сте видели с очите си, но други не са. Това се възпроизвежда и от други медии. Аудиторията им лесно може да повярва, че едни вандали се опитват да катурнат властта. И така зрителите да се поддадат на внушенията, че всички са маскари, всички крадат, важното е да има стабилност.

В тази връзка и по повод на репресиите срещу неудобни представители на медиите евродепутатът Христо Петров зададе въпрос от трибуната на Европейския парламент дали Европейският акт за медийна свобода може да помогне на журналистите в страна като България.

Лунен медиен пейзаж

Освен че в България има мейнстрийм телевизии, в голяма степен показващи гледната точка на властта (реална или задкулисна), информационната среда се замърсява и от други източници. Пълно е с всевъзможни сайтове, много от които анонимни; с профили, страници и групи в социалните мрежи, които разпространяват фалшиви новини, пропаганда и антидемократични послания. Същите неща впрочем се тиражират и от неанонимни медии, обществени говорители и инфлуенсъри, както и от канали в социалните мрежи, зад които е ясно кой стои. Също и от политици и „експерти“, които се изказват публично.

Същевременно все повече онлайн медии, опитващи се да спазват високи професионални стандарти и да предоставят достоверна информация, ограничават достъпа до съдържанието си. Някои вече предоставят съдържанието си само срещу заплащане, а други изискват регистрация, за да четете архива им. Така става все по-трудно свободно да се намери онлайн надеждна информация, както и качествени анализи, основани на факти и припомнящи значими процеси и събития, свързани с дадена тема.

Омагьосаният кръг на (дез)информацията

Получава се така, че за да имате достъп до достоверна информация, в много случаи трябва да си платите или поне да се регистрирате. За да го направите обаче, трябва преди това да сте осъзнали, че имате потребност от качествено медийно съдържание. Ако не мислите, че има проблем с информацията, която достига до вас, защо да го правите?

Освен това, и да осъзнавате потребността си, ще си подредите по значимост приоритетите, за които да давате парите си. Кое е по-важно – уроците по математика на детето или да четете еди-кой си сайт? Дори да решите да отделяте част от бюджета си за медии, е доста вероятно да не ви е по джоба да се абонирате за всички, чието съдържание цените. Друг въпрос е, че като критични читатели може (не без основание) да намирате кусури в тези медии, заради които да смятате, че не заслужават да ги издържате от джоба си.

Този модел на платен достъп до съдържанието не е измислен в България. Така правят и много от авторитетните чуждестранни медии. Резултатът е, че на информационния пейзаж са се образували кратери с недостъпно съдържание. Паралелно с това обаче дезинформацията, фалшивите новини и пропагандата ви се натрапват пред погледа и без да ги търсите. А тяхната цел е да влияят върху позициите на хората и да ги провокират за определени действия, да им внушават кого да мразят, за кого (и дали) да гласуват, да изместват вниманието от реални проблеми и да го фиксират върху изкуствени.

Как мислите, възможно ли е всичко това да има връзка с възхода на популистки партии и политици? И отразява ли се то на качеството на демокрацията?

Европейска инициатива за надеждни новини като щит за демокрацията

Ако смятате, че недостигът на надеждни новини е заплаха за демокрацията, не сте сами. Освен че съществува споменатият от Христо Петров Европейски акт за свободата на медиите, на същото мнение като вашето са и 26 делегации, участвали в заседанието на Съвета по образование, младеж, култура и спорт към Съвета на ЕС на 28 ноември 2025 г. Те са приели документ, озаглавен „Заключения на председателството относно достъпа до надеждни новини като част от европейския щит за демокрация“. Въпросните заключения са изброени в 34 точки, от които първите 6 са припомняния, следват също толкова констатации, 3 приветствия и 19 приканвания (препоръки).

В документа се припомня важността на достъпа до надеждни новини като предпоставка за функционирането на европейските демокрации и значението на спазването на журналистическите стандарти в тази връзка. Подчертава се значението на свободата и плурализма на медиите и се обръща внимание на чуждестранното манипулиране на информация и дезинформацията. Изкуственият интелект, инфлуенсърите и геополитическите проблеми са част от споменатите предизвикателства пред новинарския сектор.

Обобщени накратко, констатациите изтъкват досегашните усилия на европейските институции да се справят с тези проблеми. И „хвърлят топката“ в полето на отговорността на редакциите, тъй като от тях в най-голяма степен зависи дали новините са надеждни, или не. Констатира се и важността на обществените медии, които се определят като „независими“ и „ползващи се с широко доверие“.

Приветствията са отправени към европейските институции, които се занимават с темите за европейския щит за демокрация, независимите медии и медийната свобода.

Препоръките са насочени към държавите членки на ЕС и Европейската комисия. Те са свързани с въпроси като редакционната отговорност, конкуренцията между онлайн платформи и новинарски медии, плурализма, достъпа до средства, бизнес моделите и рекламните практики, проучването на условията за медийна свобода, както и други въпроси.

„Несъмнено Заключенията определят дневен ред на политиката към новинарството в държавите от ЕС, стига да има кой да мисли за новинарството и значението му за утвърждаване на демокрацията“, коментира документа експертката по медийно право проф. Нели Огнянова.

Финансирането, глупако!¹

В документа има мъгляви фрази, като призив Европейската комисия и държавите членки да „подобрят наличността и достъпа до средства за подкрепа“ на местни новинарски организации. В тази точка обаче се включва и преглед дали правилата за държавна помощ за медиите или пък рекламните им модели са свързани с излагането на независимостта им на риск.

Насърчават се и „начини на подкрепа“, на „трансгранични медийни платформи и други форми на сътрудничество между независими и обществени медии“. Не става ясно какви са тези „начини на подкрепа“, но се говори за „проекти“.

Думата „финансиране“ обаче не се споменава нито веднъж.

За сравнение, думи, производни от „редакция“, се срещат в документа 21 пъти. Изглежда, авторите му и 26-те делегации, гласували за него, си представят, че надеждните новини са най-вече редакционна отговорност. И че ако се следи за политическо и икономическо вмешателство в медиите, всичко ще е наред. Може да има и някой друг трансграничен медиен проект с европейски пари.

Колко независими могат да бъдат обаче медиите, ако оцеляването им е под въпрос и зависи било от силните на деня, било от икономически интереси, а нерядко и от двете? И ако посочим, че те са зависими, какво ще се промени?

Затова и все повече онлайн медии стават платени.

Колкото и обществено значима да е информацията, ако с нея си вадиш хляба, тя се превръща в стока. В резултат на затварянето на съдържанието читателите може и да намаляват, но финансовата сигурност расте.

Ако в момента си казвате, че „Тоест“ се издържа от читателски дарения – прави сте, но това става с цената на сериозни ограничения. Макар да плаща авторски, редакторски и коректорски хонорари, изданието не може да си позволи да назначава журналисти на щат, не разполага със средства за журналистически разследвания, видеорепортажи, командировки и още много неща, с които би било добре да разполага една медия. Нито един от редакторите или авторите в „Тоест“ не може да оцелее финансово, ако не разчита и на доходи от други места.

Сещате ли се за европейска медия (финансирана от ЕС) в България, която да предоставя надеждна и независима информация? Такава трябваше да бъде „Евронюз“, която влезе в България през телевизия „Европа“ през 2021 г. Две години по-късно последва смяна на ръководството и голяма част от екипа напусна заради опасения за намеса на ГЕРБ в медията. Днес „Евронюз“ излъчва предимно официозна информация, възпроизвежда институционални прессъобщения и кани коментатори като Валерия Велева или Нидал Алгафари, които са доста далеч от представата за независимост.

В България има чуждестранни медии, макар и не с европейско финансиране.

Такава е германската „Дойче Веле“. Удържането на редакционната ѝ независимост, която днес изглежда безвъпросна, невинаги е било без сътресения. През 2013 г. журналистите Еми Барух и Иван Бедров бяха отстранени като автори след писмо на (впоследствие фалиралата) Корпоративна търговска банка, в което се критикуваха публикациите им по адрес на председателя на Надзорния ѝ съвет Цветан Василев. След разразилия се скандал българската редакция бързо размисли и им предложи да се върнат (Бедров го направи веднага, а Барух – чак 10 години по-късно, след като ръководството на българската редакция се смени).

Българската редакция на „Свободна Европа“, която се финансира от американския Конгрес, до този момент не се е поддала на натиск. Бъдещето ѝ обаче е под въпрос, след като Доналд Тръмп подписа заповед за съкращаване на федерални агенции, между които и тази, която ръководи „Свободна Европа“.

Казусите със спирането на финансови кранчета в САЩ впрочем показаха нещо много интересно. В САЩ, където преразпределението на публични ресурси се възприема като плашило на комунизма, се инвестират огромни бюджетни средства, без които оцеляването на медии и университети е под въпрос. При това става въпрос за едни от най-престижните частни университети – „Харвард“, „Принстън“, Колумбийския университет и др. Стана ясно, че дори „Тесла“, компанията за автомобили на Илън Мъск, който пък е най-богатият човек в света, може да се срине, ако собственикът ѝ загуби благоволението на американския президент.

Толкова по темата за „свободната конкуренция“. Европа да си води бележки.

На информационна война като на война

ЕС все повече осъзнава необходимостта от сериозно финансиране на отбраната си, защото днес войната не изглежда толкова абстрактна и далечна, колкото преди няколко години. Както в отбраната, така и в областта на медиите ЕС не може да си позволи повече да разчита безусловно на САЩ. Не толкова заради спирането на парични кранчета, а най-вече защото настоящата власт на страната недолюбва достоверната информация.

По отношение на информационната война обаче европейските институции реагират със заучена безпомощност. Те осъзнават, че има фалшиви новини, дезинформация и пропаганда. Често са наясно и с техните източници, както и че в разпространението им се наливат много пари. Но от това не следва нищо съществено. Бяха забранени някои руски медии, но съдържание, аналогично на генерираното от тях, може да се намери на много места.

Защитата на демокрацията включва борба за умовете и сърцата на хората.

Тя не може да се осъществява само с припомняния, подканвания и евробюрократски „дърпания на ушите“. За нея също е нужно сериозно финансиране – в независими медии, отстояващи свободата и демокрацията в държавите от ЕС. И то целево и устойчиво финансиране. Защото оцеляването от проект на проект е свързано с постоянна несигурност.

В противен случай все повече медии ще затварят достъпа до съдържанието си, за да оцелеят. Надеждната информация ще намалява, а делът на пропагандните материали ще расте.

Накрая може да се окаже, че европейската отбранителна система няма кого да отбранява, защото ЕС е превзет отвътре. Не с дронове, бомби и артилерия, а с думи.

1 По аналогия с лозунга „Икономиката, глупако!“, измислен от Джеймс Кервил, стратег на президентската кампания на Бил Клинтън през 1992 г.

(Не)демократичният световен ред

Post Syndicated from Искрен Иванов original https://www.toest.bg/ne-demokratichniyat-svetoven-red/

(Не)демократичният световен ред

Ако обърнем поглед към хода на историята, ще видим, че човечеството винаги се е стремило към система на управление, която да отговаря на вътрешната му потребност за свобода и разгръщане на добродетелите. Възникването на онези идеологии, които отричат свободата или по някакъв начин я потискат, бележи началото на мощни мобилизационни процеси, но в крайна сметка води и до провала на тези политически експерименти. В същото време стремежът към тотална свобода лесно може да се изроди в анархия или дори в нещо по-лошо – утопия, която да накара хората да воюват помежду си, маскирайки справедливостта като правото на най-силния. 

Демокрацията е път към преодоляването на тези недъзи и въпреки че самата тя е плод на много компромиси, си струва да си зададем въпроса защо е необходимо да се борим за нейното оцеляване.

Той стана особено актуален най-вече защото системата на международните отношения пое към нов баланс на силите, при който демократичният лагер се изправя срещу политическо семейство, надхвърлящо далеч стратегическите му ресурси. Сякаш онзи страх на европейците след края на Втората световна война – че СССР може да нахлуе в останалата част от Европа и да я окупира, отново е актуален. Но за разлика от съветските доктрини, планът на новите автокрации да ликвидират демокрацията е много по-изтънчен.

Старата и новата демокрация

Древногръцката концепция за демокрация, макар и много романтична, е ограничена от рамките на полиса, разликата в половете и статуса на робите. В този дух дори думите на Аристотел, че свободата е в основата на демокрацията, изглеждат наивни. От друга страна, за много от съвременните либерали опитът за осмислянето на Бог от Джон Лок – иконата на либерализма, днес би звучал като философски оксиморон. Духът на старата демокрация е неразбираем и несъвършен, защото за човека в Древна Гърция и за поданика в ерата на религиозните войни не е възможно да осмисли напълно какво представлява свободата и как може да я използва. 

Вярно е, че старата демокрация дава на хората частната собственост и правото да избират в какво да вярват, как да живеят и по какъв начин да бъдат защитени от посегателствата на държавата върху достойнството им. Това са хората, които в най-пълна степен разбират какво представлява средната класа и защо тя е единственият път за постигане на висок жизнен стандарт, който е освободен от бремето на държавното планиране и еднопартийния режим. Въпреки тези огромни достойнства старата демокрация се проваля, защото в стремежа си да бъдат максимално свободни хората решават да насочат усилията си не в градивната посока, която предполага тази свобода, а към деструктивния инстинкт на войната. Така загива и европейската мечта – в пепелта на две световни войни, които завинаги променят мисленето на европейците и техните възприятия за демокрацията.

Новата демокрация, възникнала след края на Втората световна война, е белязана от няколко ключови лозунга. Най-важният от тях е „Никога повече“ – лозунгът, който разбива митовете на расовите теории и категорично осъжда пагубните последици от Холокоста. Стремежът към съхраняването на достойнството на всички хора, независимо от етническата група, към която принадлежат, става отправна точка за демокрациите по света да се насочат към създаването на мултинационални държави, чиито конституции да гарантират естествените права и свободи на всички граждани. Фактът, че повечето монарси по света отстъпват – къде доброволно, къде не – пред естествения стремеж на хората да отхвърлят тежестта на колониализма и короната, сам по себе си говори, че свободният гражданин никога повече не би се доверил на един овластен монарх да води неговата война. 

Вторият лозунг категорично отхвърля универсалните претенции на марксизма за призив към т.нар. класова борба, която трябва да унищожи завинаги ценностите, идеите и политиката, за да приведе обществото в състояние на абсолютно равенство. На тази концепция САЩ противопоставят идеята за мощната средна класа, която дава на хората не някакви имагинерни права, писани на хартия, а реалната икономическа свобода да живеят достойно и благосъстоятелно. Дори един от бащите на структурния реализъм – Робърт Джървис, в по-късните си произведения споделя, че Студената война не е никаква дилема на сигурността, а по-скоро сблъсък между две социални системи, в която побеждава по-гъвкавата и по-свободната. Твърдението е доказано многократно както от влиянието, което демонстрира меката сила на Америка в противопоставянето с СССР, така и от глобалното доверие в демокрацията през този исторически период.

Каква тогава беше цената за запазването на тази нова демокрация? По въпроса спорят доста хора. Ако питате пословично известните реалисти, като Джон Миършаймър, Стивън Уолт и покойния Кенет Уолц, САЩ би трябвало да останат свити в западната хемисфера и да не изнасят своя модел на демокрация извън границите си. За обикновения консервативен американец тази хипотеза звучи доста примамливо – нека се фокусираме върху себе си, върху Америка, а останалите да правят каквото искат. Тези пуритани обаче едва ли биха могли да отговорят на въпроса какво щеше да се случи с християнството, ако последователите му не бяха го проповядвали по всички краища на Римската империя. 

Вторият лагер, начело с титани като Франсис Фукуяма, Андрю Моравчик и Джоузеф Най, включва най-големите апологети на идеята САЩ да бъдат културно-политически образец за целия свят. С над 800 военни бази по всички континенти обаче, тезата на неолибералите за меката сила на Америка силно олеква. След като и двете течения се провалиха в отговора на въпроса „А сега накъде?“, нека погледнем в какво се превърна демокрацията през последните няколко години. 

От либерална към цезарианска демокрация

Една от причините за глобалния срив в доверието към демокрацията, както сочи и самият индекс, следва да се търси в средната класа. Това е тема, която се подценява масово от политиците. Но как да възстановим средната класа? Отговорът няма да се хареса на много хора, от които зависи вземането на политически решения, тъй като за това са необходими две условия: обвързването на доходите със средния годишен ръст в държавната икономика и гарантирането на равен достъп до здравеопазване за всички граждани. 

Да възстановиш средната класа и доверието в демокрацията означава да се откажеш от редица привилегии и да приемеш, че имаш същите права, каквито и останалите граждани. На пръв поглед това изглежда страшно утопично, досущ като някаква нова форма на идеализъм, но реално тези процеси са налице в Америка по време на Студената война. Европа от своя страна никога не успява да се възползва напълно от тях, защото европейското мислене полага граници върху политическата култура на европейците, естествено произхождащи от поражението на Германия във Втората световна война.

„Лекарството“, което предлагат някои нови идеологии, като постмодернизма, също не може да се приеме за рационално. Сливането на всички идеи в едно изкуствено цяло или пък насилственото изземване на парите от богатите са експерименти, довели до не една революция в човешката история. Но пък революциите изяждат децата си, а с тях и идеите за работещо общество. 

Тогава какво е да си демократичен политик? В Древна Гърция е достатъчно да си свободен мъж. По време на религиозните войни в Европа – да отхвърлиш тираничния авторитет на абсолютната монархия. За да си демократичен политик днес обаче е нужно нещо повече – да убедиш хората, че можеш да подобриш стандарта им на живот.

Фасадно това може да стане с помощта на популистко говорене или с амбициозни стратегии, които да внушат на избирателите, че е настанало време разделно. Реално обаче това може да стане само с възстановяването на средната класа, което неимоверно ще повиши доверието на хората в демокрацията. Защото ако има някой, който може да докаже, че демокрацията си отива, това обикновено е човек, който винаги акцентира върху икономическата несправедливост в едно общество. Както някога Маркс, чиято идеология вдъхновява създаването на обществено-политическа система, претендираща, че може да бъде алтернатива на демокрациите.

Демократично мислещите хора стават все по-малко не защото не вярват в политическите свободи, които им дава демокрацията, а защото нямат икономическата свобода да ги почувстват.

Лошата новина е, че умножаването на военните конфликти възпрепятства възстановяването на средната класа по естествен път – дилемата е или се въоръжаваш, за да се браниш, или споделяш съдбата на Атина в Пелопонеската война. 

Алтернатива на този модел съществува и тя се състои в китайската визия за синоцентрична глобална икономика, в която Пекин е центърът на тази система, а останалите държави съществуват в трибутарна зависимост от него. На този етап обаче подобна визия се споделя единствено от държави със сходни идеологии, които виждат във възхода на Китай възможност най-сетне да детронират САЩ. 

В случай че приемем възстановяването на средната класа за изгубена кауза, следва да приемем и че демокрацията вече никога няма да бъде същата. Демократичните общества несъмнено ще продължат да бъдат източник на права и свободи, които автокрациите никога не могат да предоставят на гражданите си. Но те повече няма да бъдат същият извор на висок жизнен стандарт и социално спокойствие, на които се радва Западът, докато се бори с СССР. В известен смисъл либералната демокрация е изкушена от това, на което се противопоставя – нейните претенции за универсалност доведоха до изчерпване на стратегическите ѝ ресурси да убеждава хората. Защото ако политическите ресурси и културният профил на меката сила няма как да бъдат изчерпани, то парите за мека сила рано или късно свършват.

Битието на цезарианската демокрация

Ако битието на либералната демокрация произхожда от идеите на автори като Лок и Бърк, то цезарианският тип демократично мислене отразява Платоновото разбиране за идеализъм и Хегеловата диалектика. С промяната на начина, по който демократичният човек приема сигналите на заобикалящия го свят, се променят и неговите стратегически нагласи. Това важи особено много за политиците, които са склонни да виждат заплаха за властта си навсякъде и от всеки. Проектирането на такива студени, геометрични по своя характер реалности пречупва същността на либералната демокрация, редуцирайки я до „повече политическа свобода дори без икономическа“. 

Разделението на бедни и богати (в тази група „по правило“ не попада политическият елит) доста напомня на Платоновата концепция за разделеното общество, което е идеално, защото, както го разбират древните гърци, всеки си знае мястото в полиса. В едно такова общество икономическата свобода постепенно започва да отстъпва място на политическата, която като светоусещане става единственият видим аргумент за валидността на демократичното общество. Можем смело да кажем, че такъв демократичен човек е напълно несвободен, тъй като е част от строго йерархизирано общество, което не разполага с финансовите ресурси да поддържа добър жизнен стандарт. Примерът е прост: няма как да живееш в Пекин, ако не си член на Китайската комунистическа партия (ККП), но пък и не можеш да си купиш апартамент в Манхатън, ако нямаш няколко готови милиона.

В тези условия се създават благоприятни предпоставки за реализирането на хегелианската визия за държавата като върховен носител на морала и разума, разполагащ с абсолютната власт. Доказателствата за това могат да бъдат открити в много демокрации, които залагат на потомствените елити, силните фигури и харизматичните политици, независимо че имат възможност да останат верни на меритокрацията. Самата меритокрация е „осиновена“ в Китай, където ККП легитимира борбата на Си Дзинпин с корупцията с древния принцип на меритократичния подбор в династията Тан. 

Логичният извод от тези трансформации в либералната демокрация е, че хората винаги са я ценили много повече заради икономическите ползи, отколкото заради политическите. Или както възкликва американският президент Удроу Уилсън:

Никой не може да слави Бога или да обича ближния на празен стомах. 

Бурният ръст на левите движения в САЩ, които повдигат въпроса какво става с универсалното здравеопазване в страната и има ли някаква надежда американците най-сетне да се сдобият със социална система, са поредното доказателство, че и най-развитата демокрация в света може да престане да бъде демокрация, ако нейните граждани са принудени да изповядват демократични принципи, без да имат икономически ползи от тях.

И все пак дори най-разочарованите от демокрацията едва ли биха приели тиранична, автократична власт, която обещава (а всъщност изобщо не е в състояние да постигне) по-добър стандарт на живот. Те по-скоро биха потърсили, както става и понастоящем, по-добра форма на управление, но ще останат разочаровани, тъй като максимата, приписвана на Чърчил, продължава да се прилага с пълна сила.

Затова и най-важната трансформация в либералната демокрация днес е промяната в нейната природа, така че тя да запази политическите свободи на хората и естествените им права на цената на тяхното благосъстояние. Цената, която бъдещите поколения ще платят, не е толкова заради войните на политиците или заради възможността човечеството да стигне до ядрена катастрофа, а защото много демократично мислещи хора ще се почувстват излъгани и подведени от това, в което се е превърнала демокрацията. Още по-разочароващо е, че вината за подобен развой не трябва да се търси в някакъв тесен кръг от хора, както твърдят конспиративните теории, а в естествения човешки инстинкт да преследва прагматично своето. 

Властта е много по-стара от политиката и винаги е била приоритет на човека – дори когато се е чувствал най-свободен. В противен случай Доналд Тръмп едва ли щеше да спечели и делегатския, и народния вот в САЩ.

Новите държави и цезарианската демокрация

Предвид гореспоменатите процеси глобалната политика започва да се превръща в съвкупност от политически режими, които могат да се поделят на няколко вида. Първата група обхваща САЩ, другите държави от Петте очи и останалата част от британската общност, които приемат модела „по-добре политически равни, но икономически неравни“. Тези държави вече са се примирили, че либералната демокрация се променя, но все пак са решили да я запазят, препарирайки средната класа с аргумента, че трябва да се противопоставят на автокрациите начело с Китай и Русия. 

Голяма част от американците всъщност отдавна не подкрепят тази политика и считат, че Америка трябва да се погрижи за собствените си проблеми. Но това налага американските политици да се примирят с възможността огромна част от федералните разходи да бъдат преразпределени за здравеопазване и пенсии – политика, която дори Франклин Рузвелт не си позволява по време на Голямата депресия. 

От друга страна, тези държави ценят преди всичко съществуването на политическите свободи като гарант за демократичната си природа. Икономическите свободи все повече се осмислят като ново поколение абстрактни привилегии, за които европейците продължават да харчат пари. Така харизматичната роля на политиците по естествен начин слага край на икономическите свободи в обществото, замествайки ги със силна държава, чиято възможност да влияе върху живота на хората в икономически план не се отличава много от тази на Хобсовия Левиатан. Добрата новина е, че споменатите държави продължават да бъдат най-големият източник на политически права и свободи за хората, а лошата – че в един момент дори и с тях може да бъде злоупотребено.

Европа е вторият пояс от политически режими, които постепенно започват да се променят под влиянието на тези процеси. В Западна Европа либералната демокрация е все още жива, но средната класа е изправена пред срив. Причината е, че европейците рано или късно ще трябва да се превъоръжат, което ще изисква огромни средства за постигането на стратегическа автономия от САЩ. Германия и Франция ще са първите, които по всяка вероятност ще трябва да направят тази стъпка, ако искат европейският проект да оцелее, тъй като алтернативата е ново сближаване с Русия и повторната ѝ интеграция в европейската архитектура за сигурност. 

В Централна и Източна Европа процесите ще се почувстват осезаемо, тъй като ще засегнат качеството на демокрацията и политическите нагласи на гражданите. В такива условия се създават благоприятни предпоставки за нова вълна от популистки послания, които ще са насочени срещу демокрацията и ще имат особен ефект поради горепосочените фактори. 

Географски Централна и Източна Европа граничат с такива режими и най-голямата опасност идва не от възможността за директно посегателство върху националната сигурност, а от опита за разколебаване на доверието в демократичните институции чрез пълна ерозия на крехката средна класа, която успява да се формира в първите години след присъединяването на региона към ЕС.

Последният пояс държави обхваща страните, за които се предполагаше, че могат да се демократизират и по някакъв начин да бъдат интегрирани в демократичните общности. Съдбата на техните граждани ще е най-тежка, тъй като повечето от тези страни ще се върнат обратно към автокрацията поради консолидацията на антидемократичния пояс от държави около Русия. На Сърбия например винаги се възлагат големи надежди за промяна, но в крайна сметка се оказва, че такива перспективи са нереалистични. И все пак идеята за демокрация в тези държави няма да умре, но и няма да се разгърне в доминиращия си вид, както стана в други постсоциалистически страни. 

Редно е да отбележим, че към тази група по никакъв начин не можем да причислим България, тъй като в страната има изградена демокрация, която по-скоро предполага позиционирането ни във втория пояс. В известен смисъл това е дори по-опасно, тъй като изчезването на средната класа у нас напълно ще притъпи сетивата на гражданите за икономическите ползи от демокрацията и ще засили соцносталгията.

В крайна сметка трансформацията на либералната демокрация в цезарианска е необратим процес, освен ако глобален военен конфликт не промени мисленето на хората и не ги накара отново да се фокусират върху мира и благосъстоянието си. Или пък изобщо не изтрие човечеството от лицето на Земята – в такъв сценарий споровете за демокрацията губят всякакъв смисъл, което не значи, че трябва да ги пренебрегваме с аргумента, че това са казуси с второстепенно значение. 

Процесът предопределя и неизбежния разрив между САЩ и Европа, тъй като американците вече са се примирили с промените и са решени да продължат напред, а европейците не са. Примирението на Западна Европа, от друга страна, ще превърне Източна в нов буфер на споделено влияние между Изтока и Запада. Дали Европа ще направи това, зависи изцяло от нагласите на европейските политици и от степента на заплаха от Русия. Затова и унгарският сценарий остава силна вероятност за онези, които предпочетат обвързването със САЩ и приемането на цезарианската демокрация, а останалата част от европейците могат да се опитат да запазят либералнодемократичната си визия на цената на геополитически компромис с Китай. 

И в двата случая това завинаги ще промени европейския проект такъв, какъвто го познаваме днес, тъй като новото геополитическо противопоставяне между Вашингтон и Пекин е вече в ход. И в него Америка няма да щади усилия, за да победи и да съхрани глобалното си лидерство дори на цената на либералната демокрация.

Cro provides commentary on LWN’s Zig asynchronicity article

Post Syndicated from daroc original https://lwn.net/Articles/1049158/

Loris Cro has published

a detailed YouTube video
talking about the terminology used to discuss asynchronicity, concurrency, and parallelism in our recent article about Zig’s new Io interface. Our article is not completely clear because it uses the term “asynchronous I/O” to refer to what should really be called “non-blocking I/O“, and sometimes confuses asynchronicity for concurrency, among other errors of terminology, he says. Readers interested in precise details about Zig’s approach and some of the motivation behind the design may find Cro’s video interesting.

[$] LWN.net Weekly Edition for December 4, 2025

Post Syndicated from jzb original https://lwn.net/Articles/1047221/

Inside this week’s LWN.net Weekly Edition:

  • Front: Rust in Debian; Python comprehensions; asynchronous Zig; BPF and io_uring; C safety; 6.18 statistics; just.
  • Briefs: Landlock; Let’s Encrypt lifetimes; Last 5.4 kernel; TAB election; AlmaLinux 10.1; FreeBSD 15.0; NixOS 25.11; Django 6.0; Home Assistant 2025.12; PHP 8.5.0; Racket 9.0; Quotes; …
  • Announcements: Newsletters, conferences, security updates, patches, and more.

AI Data Center Markets are so Big that Micron is Exiting its Crucial Consumer Business

Post Syndicated from Cliff Robinson original https://www.servethehome.com/ai-data-center-markets-are-so-big-that-micron-is-exiting-its-crucial-consumer-business/

Micron just announced that it is exiting its Crucial consumer business to instead focus on enterprise and commercial segments

The post AI Data Center Markets are so Big that Micron is Exiting its Crucial Consumer Business appeared first on ServeTheHome.

Home Assistant 2025.12 released

Post Syndicated from corbet original https://lwn.net/Articles/1049142/

Version
2025.12
of the Home Assistant home-automation system has been released.

This month, we’re unveiling Home Assistant Labs, a brand-new space
where you can preview features before they go mainstream. And what
better way to kick it off than with Winter mode? ❄️ Enable it and
watch snowflakes drift across your dashboard. It’s completely
unnecessary, utterly delightful, and exactly the kind of thing we
love to build. ❄️

But that’s just the beginning. We’ve been working on making
automations more intuitive over the past releases, and this release
finally delivers purpose-specific triggers and conditions. Instead
of thinking in (numeric) states, you can now simply say “When a
light turns on” or “If the climate is heating”. It’s automation
building the way our mind works, as it should be.

Django 6.0 released

Post Syndicated from jake original https://lwn.net/Articles/1049111/

The Django Python web
framework project has announced
the release of Django 6.0
including many new features, as can be seen in
the release
notes
. Some highlights include template partials for modularizing
templates, a flexible task framework for running background tasks, a
modernized email API, and a Content
Security Policy
(CSP) feature that provides the ability to “easily configure and enforce browser-level security policies to protect against content injection“.

Amazon Bedrock adds reinforcement fine-tuning simplifying how developers build smarter, more accurate AI models

Post Syndicated from Donnie Prakoso original https://aws.amazon.com/blogs/aws/improve-model-accuracy-with-reinforcement-fine-tuning-in-amazon-bedrock/

Organizations face a challenging trade-off when adapting AI models to their specific business needs: settle for generic models that produce average results, or tackle the complexity and expense of advanced model customization. Traditional approaches force a choice between poor performance with smaller models or the high costs of deploying larger model variants and managing complex infrastructure. Reinforcement fine-tuning is an advanced technique that trains models using feedback instead of massive labeled datasets, but implementing it typically requires specialized ML expertise, complicated infrastructure, and significant investment—with no guarantee of achieving the accuracy needed for specific use cases.

Today, we’re announcing reinforcement fine-tuning in Amazon Bedrock, a new model customization capability that creates smarter, more cost-effective models that learn from feedback and deliver higher-quality outputs for specific business needs. Reinforcement fine-tuning uses a feedback-driven approach where models improve iteratively based on reward signals, delivering 66% accuracy gains on average over base models.

Amazon Bedrock automates the reinforcement fine-tuning workflow, making this advanced model customization technique accessible to everyday developers without requiring deep machine learning (ML) expertise or large labeled datasets.

How reinforcement fine-tuning works
Reinforcement fine-tuning is built on top of reinforcement learning principles to address a common challenge: getting models to consistently produce outputs that align with business requirements and user preferences.

While traditional fine-tuning requires large, labeled datasets and expensive human annotation, reinforcement fine-tuning takes a different approach. Instead of learning from fixed examples, it uses reward functions to evaluate and judge which responses are considered good for particular business use cases. This teaches models to understand what makes a quality response without requiring massive amounts of pre-labeled training data, making advanced model customization in Amazon Bedrock more accessible and cost-effective.

Here are the benefits of using reinforcement fine-tuning in Amazon Bedrock:

  • Ease of use – Amazon Bedrock automates much of the complexity, making reinforcement fine-tuning more accessible to developers building AI applications. Models can be trained using existing API logs in Amazon Bedrock or by uploading datasets as training data, eliminating the need for labeled datasets or infrastructure setup.
  • Better model performance – Reinforcement fine-tuning improves model accuracy by 66% on average over base models, enabling optimization for price and performance by training smaller, faster, and more efficient model variants. This works with Amazon Nova 2 Lite model, improving quality and price performance for specific business needs, with support for additional models coming soon.
  • Security – Data remains within the secure AWS environment throughout the entire customization process, mitigating security and compliance concerns.

The capability supports two complementary approaches to provide flexibility for optimizing models:

  • Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) uses rule-based graders for objective tasks like code generation or math reasoning.
  • Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) employs AI-based judges for subjective tasks like instruction following or content moderation.

Getting started with reinforcement fine-tuning in Amazon Bedrock
Let’s walk through creating a reinforcement fine-tuning job.

First, I access the Amazon Bedrock console. Then, I navigate to the Custom models page. I choose Create and then choose Reinforcement fine-tuning job.

I start by entering the name of this customization job and then select my base model. At launch, reinforcement fine-tuning supports Amazon Nova 2 Lite, with support for additional models coming soon.

Next, I need to provide training data. I can use my stored invocation logs directly, eliminating the need to upload separate datasets. I can also upload new JSONL files or select existing datasets from Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Reinforcement fine-tuning automatically validates my training dataset and supports the OpenAI Chat Completions data format. If I provide invocation logs in the Amazon Bedrock invoke or converse format, Amazon Bedrock automatically converts them to the Chat Completions format.

The reward function setup is where I define what constitutes a good response. I have two options here. For objective tasks, I can select Custom code and write custom Python code that gets executed through AWS Lambda functions. For more subjective evaluations, I can select Model as judge to use foundation models (FMs) as judges by providing evaluation instructions.

Here, I select Custom code, and I create a new Lambda function or use an existing one as a reward function. I can start with one of the provided templates and customize it for my specific needs.

I can optionally modify default hyperparameters like learning rate, batch size, and epochs.

For enhanced security, I can configure virtual private cloud (VPC) settings and AWS Key Management Service (AWS KMS) encryption to meet my organization’s compliance requirements. Then, I choose Create to start the model customization job.

During the training process, I can monitor real-time metrics to understand how the model is learning. The training metrics dashboard shows key performance indicators including reward scores, loss curves, and accuracy improvements over time. These metrics help me understand whether the model is converging properly and if the reward function is effectively guiding the learning process.

When the reinforcement fine-tuning job is completed, I can see the final job status on the Model details page.

Once the job is completed, I can deploy the model with a single click. I select Set up inference, then choose Deploy for on-demand.

Here, I provide a few details for my model.

After deployment, I can quickly evaluate the model’s performance using the Amazon Bedrock playground. This helps me to test the fine-tuned model with sample prompts and compare its responses against the base model to validate the improvements. I select Test in playground.

The playground provides an intuitive interface for rapid testing and iteration, helping me confirm that the model meets my quality requirements before integrating it into production applications.

Interactive demo
Learn more by navigating an interactive demo of Amazon Bedrock reinforcement fine-tuning in action.

Additional things to know
Here are key points to note:

  • Templates — There are seven ready-to-use reward function templates covering common use cases for both objective and subjective tasks.
  • Pricing — To learn more about pricing, refer to the Amazon Bedrock pricing page.
  • Security — Training data and custom models remain private and aren’t used to improve FMs for public use. It supports VPC and AWS KMS encryption for enhanced security.

Get started with reinforcement fine-tuning by visiting the reinforcement fine-tuning documentation and by accessing the Amazon Bedrock console.

Happy building!
— Donnie

New serverless customization in Amazon SageMaker AI accelerates model fine-tuning

Post Syndicated from Channy Yun (윤석찬) original https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-serverless-customization-in-amazon-sagemaker-ai-accelerates-model-fine-tuning/

Today, I’m happy to announce new serverless customization in Amazon SageMaker AI for popular AI models, such as Amazon Nova, DeepSeek, GPT-OSS, Llama, and Qwen. The new customization capability provides an easy-to-use interface for the latest fine-tuning techniques like reinforcement learning, so you can accelerate the AI model customization process from months to days.

With a few clicks, you can seamlessly select a model and customization technique, and handle model evaluation and deployment—all entirely serverless so you can focus on model tuning rather than managing infrastructure. When you choose serverless customization, SageMaker AI automatically selects and provisions the appropriate compute resources based on the model and data size.

Getting started with serverless model customization
You can get started customizing models in Amazon SageMaker Studio. Choose Models in the left navigation pane and check out your favorite AI models to be customized.

Customize with UI
You can customize AI models in a only few clicks. In the Customize model dropdown list for a specific model such as Meta Llama 3.1 8B Instruct, choose Customize with UI.

You can select a customization technique used to adapt the base model to your use case. SageMaker AI supports Supervised Fine-Tuning and the latest model customization techniques including Direct Preference Optimization, Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR), and Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF). Each technique optimizes models in different ways, with selection influenced by factors such as dataset size and quality, available computational resources, task at hand, desired accuracy levels, and deployment constraints.

Upload or select a training dataset to match the format required by the customization technique selected. Use the values of batch size, learning rate, and number of epochs recommended by the technique selected. You can configure advanced settings such as hyperparameters, a newly introduced serverless MLflow application for experiment tracking, and network and storage volume encryption. Choose Submit to get started on your model training job.

After your training job is complete, you can see the models you created in the My Models tab. Choose View details in one of your models.

By choosing Continue customization, you can continue to customize your model by adjusting hyperparameters or training with different techniques. By choosing Evaluate, you can evaluate your customized model to see how it performs compared to the base model.

When you complete both jobs, you can choose either the SageMaker or Bedrock in the Deploy dropdown list to deploy your model.

You can choose Amazon Bedrock for serverless inference. Choose Bedrock and the model name to deploy the model into Amazon Bedrock. To find your deployed models, choose Imported models in the Bedrock console.

You can also deploy your model to a SageMaker AI inference endpoint if you want to control your deployment resources such as an instance type and instance count. After the SageMaker AI deployment is In service, you can use this endpoint to perform inference. In the Playground tab, you can test your customized model with a single prompt or chat mode.

With the serverless MLflow capability, you can automatically log all critical experiment metrics without modifying code and access rich visualizations for further analysis.

Customize with code
When you choose customizing with code, you can see a sample notebook to fine-tune or deploy AI models. If you want to edit the sample notebook, open it in JupyterLab. Alternatively, you can deploy the model immediately by choosing Deploy.

You can choose the Amazon Bedrock or SageMaker AI endpoint by selecting the deployment resources either from Amazon SageMaker Inference or Amazon SageMaker Hyperpod.

When you choose Deploy on the bottom right of the page, it will be redirected back to the model detail page. After the SageMaker AI deployment is in service, you can use this endpoint to perform inference.

Okay, you’ve seen how to streamline the model customization in the SageMaker AI. You can now choose your favorite way. To learn more, visit the Amazon SageMaker AI Developer Guide.

Now available
New serverless AI model customization in Amazon SageMaker AI is now available in US East (N. Virginia), US West (Oregon), Asia Pacific (Tokyo), and Europe (Ireland) Regions. You only pay for the tokens processed during training and inference. To learn more details, visit Amazon SageMaker AI pricing page.

Give it a try in Amazon SageMaker Studio and send feedback to AWS re:Post for SageMaker or through your usual AWS Support contacts.

— Channy

Introducing checkpointless and elastic training on Amazon SageMaker HyperPod

Post Syndicated from Channy Yun (윤석찬) original https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-checkpointless-and-elastic-training-on-amazon-sagemaker-hyperpod/

Today, we’re announcing two new AI model training features within Amazon SageMaker HyperPod: checkpointless training, an approach that mitigates the need for traditional checkpoint-based recovery by enabling peer-to-peer state recovery, and elastic training, enabling AI workloads to automatically scale based on resource availability.

  • Checkpointless training – Checkpointless training eliminates disruptive checkpoint-restart cycles, maintaining forward training momentum despite failures, reducing recovery time from hours to minutes. Accelerate your AI model development, reclaim days from development timelines, and confidently scale training workflows to thousands of AI accelerators.
  • Elastic training  – Elastic training maximizes cluster utilization as training workloads automatically expand to use idle capacity as it becomes available, and contract to yield resources as higher-priority workloads like inference volumes peak. Save hours of engineering time per week spent reconfiguring training jobs based on compute availability.

Rather than spending time managing training infrastructure, these new training techniques mean that your team can concentrate entirely on enhancing model performance, ultimately getting your AI models to market faster. By eliminating the traditional checkpoint dependencies and fully utilizing available capacity, you can significantly reduce model training completion times.

Checkpointless training: How it works
Traditional checkpoint-based recovery has these sequential job stages: 1) job termination and restart, 2) process discovery and network setup, 3) checkpoint retrieval, 4) data loader initialization, and 5) training loop resumption. When failures occur, each stage can become a bottleneck and training recovery can take up to an hour on self-managed training clusters. The entire cluster must wait for every single stage to complete before training can resume. This can lead to the entire training cluster sitting idle during recovery operations, which increases costs and extends the time to market.

Checkpointless training removes this bottleneck entirely by maintaining continuous model state preservation across the training cluster. When failures occur, the system instantly recovers by using healthy peers, avoiding the need for a checkpoint-based recovery that requires restarting the entire job. As a result, checkpointless training enables fault recovery in minutes.

Checkpointless training is designed for incremental adoption and built on four core components that work together: 1) collective communications initialization optimizations, 2) memory-mapped data loading that enables caching, 3) in-process recovery, and 4) checkpointless peer-to-peer state replication. These components are orchestrated through the HyperPod training operator that is used to launch the job. Each component optimizes a specific step in the recovery process, and together they enable automatic detection and recovery of infrastructure faults in minutes with zero manual intervention, even with thousands of AI accelerators. You can progressively enable each of these features as your training scales.

The latest Amazon Nova models were trained using this technology on tens of thousands of accelerators. Additionally, based on internal studies on cluster sizes ranging between 16 GPUs to over 2,000 GPUs, checkpointless training showcased significant improvements in recovery times, reducing downtime by over 80% compared to traditional checkpoint-based recovery.

To learn more, visit HyperPod Checkpointless Training in the Amazon SageMaker AI Developer Guide.

Elastic training: How it works
On clusters that run different types of modern AI workloads, accelerator availability can change continuously throughout the day as short-duration training runs complete, inference spikes occur and subside, or resources free up from completed experiments. Despite this dynamic availability of AI accelerators, traditional training workloads remain locked into their initial compute allocation, unable to take advantage of idle accelerators without manual intervention. This rigidity leaves valuable GPU capacity unused and prevents organizations from maximizing their infrastructure investment.

Elastic training transforms how training workloads interact with cluster resources. Training jobs can automatically scale up to utilize available accelerators and gracefully contract when resources are needed elsewhere, all while maintaining training quality.

Workload elasticity is enabled through the HyperPod training operator that orchestrates scaling decisions through integration with the Kubernetes control plane and resource scheduler. It continuously monitors cluster state through three primary channels: pod lifecycle events, node availability changes, and resource scheduler priority signals. This comprehensive monitoring enables near-instantaneous detection of scaling opportunities, whether from newly available resources or requests from higher-priority workloads.

The scaling mechanism relies on adding and removing data parallel replicas. When additional compute resources become available, new data parallel replicas join the training job, accelerating throughput. Conversely, during scale-down events (for example, when a higher-priority workload requests resources), the system scales down by removing replicas rather than terminating the entire job, allowing training to continue at reduced capacity.

Across different scales, the system preserves the global batch size and adapts learning rates, preventing model convergence from being adversely impacted. This enables workloads to dynamically scale up or down to utilize available AI accelerators without any manual intervention.

You can start elastic training through the HyperPod recipes for publicly available foundation models (FMs) including Llama and GPT-OSS. Additionally, you can modify your PyTorch training scripts to add elastic event handlers, which enable the job to dynamically scale.

To learn more, visit the HyperPod Elastic Training in the Amazon SageMaker AI Developer Guide. To get started, find the HyperPod recipes available in the AWS GitHub repository.

Now available
Both features are available in all the Regions in which Amazon SageMaker HyperPod is available. You can use these training techniques without additional cost. To learn more, visit the SageMaker HyperPod product page and SageMaker AI pricing page.

Give it a try and send feedback to AWS re:Post for SageMaker or through your usual AWS Support contacts.

— Channy

[$] Just: a command runner

Post Syndicated from jzb original https://lwn.net/Articles/1047715/

Over time, many Linux users wind up with a collection of aliases,
shell scripts, and makefiles to run simple commands (or a series of
commands) that are often used, but challenging to remember and
annoying to type out at length. The just command runner is a
Rust-based utility that just does one thing and does it well: it reads
recipes from a text file (aptly called a “justfile”), and runs the
commands from an invoked recipe. Rather than accumulating a library
of one-off shell scripts over time, just provides a cross-platform tool
with a framework and well-documented syntax for collecting and
documenting tasks that makes it useful for solo users and
collaborative projects.

The collective thoughts of the interwebz