бенчмаркінг

Generative AI for Performance Engineering: Tailoring Llama-3 for Bottleneck Classification and Optimization Recommendations

This paper presents a novel approach to software performance analysis by integrating traditional profiling techniques with a fine-tuned large language model (LLM), based on the Llama-3 model.  Addressing the challenges of manual profiling – such as overwhelming data volumes and the high expertise required to interpret performance metrics – the study introduces a lightweight AI-powered profiler trained on structured JSON-based profiling logs and code samples.  The model is fine-tuned using parameter-efficient methods (LoRA and QLoRA) to classify performance bottlenecks (

A Comparative Study of Inference Frameworks for Node.js Microservices on Edge Devices

Deploying small language models (e.g., SLMs) on edge devices has become increasingly viable due to advancements in model compression and efficient inference frameworks. Running small models offers significant benefits, including privacy through on-device processing, reduced latency, and increased autonomy. This paper conducts a comparative review and analysis of Node.js inference frameworks that operate on-device. It evaluates frameworks in terms of performance, memory consumption, isolation, and deployability.

Підхід до оцінювання результативності управління розвитком територіальних громад

Розглянуто застосування методики бенчмаркінгу для оцінювання результативності управління розвитком територіальних громад. На цій основі зроблено порівняння результативності управління розвитком міських тери- торіальних громад, які належать до основних промислових центрів Львівської області. У дослідженні взято до уваги три групи показників, які характери- зують економічні, екологічні і соціальні сфери міських територіальних громад.

Бенчмаркінг розвитку ринкової інфраструктури: регіональний аспект

Розроблено методологію бенчмаркінгового дослідження рівня розвитку ринкової інфраструктури в Україні в регіональному розрізі. В якості показників для порівняння обрано кількість активних підприємств у секторах, що становлять ринкову інфраструктуру. Обґрунтовано доцільність стандартизації вихідних даних за методом стандартного відхилення від середнього (Z-показник). Агрегування стандартизованих даних здійснено за методом середньої арифметичної простої. Агреговані дані оцінено двома методами: ражируванням та групуванням з нерівними інтервалами.

Методичні підходи до формування конкурентних переваг підприємства на засадах бенчмаркінгу

Обґрунтовано актуальність питань формування та досягнення конкурентних переваг окремим підприємством на сучасному етапі. Розглянуто сутність поняття «конкурентна перевага». Виділено основні вимоги, яким мають відповідати конкурентні переваги, щоби вважатися стратегічними чинниками успіху. Означено основні проблеми, які виникають при формуванні конкурентної переваги на засадах бенчмаркінгу. Здійснено вибірку та подано методику розрахунку основних показників конкурентоспроможності підприємства, які забезпечуються застосуванням методики бенчмаркінгу.

Встановлення зв’язків між вимогами замовника та показниками виробу з використанням методу QFD та FUZZY LOGIC

Запропоновано алгоритм, який використовує розгортання функції якості для перетворення вимоги замовника на характеристики властивостей виробів, їх матеріалів, вимоги виробничих процесів, нормативних документів тощо. Алгоритм використовує також нечітку логіку для підвищення точності оцінювання вимог, оскільки забезпечує математичні операції із лінгвістичними змінними. Запропонована практична реалізація алгоритму на прикладі напірної поліетиленової труби для підземних газогонів.