Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4388 материалов
01 Создаём open-source аналог CodeRabbit в 6 раз дешевле: пошаговое руководство Пошаговое руководство по созданию собственного сервиса code review на базе DeepSeek V4 и GitHub Actions. Экономьте до 84% по сравнению с CodeRabbit. 7 мин чтения 02 GGUF-формат: что внутри помимо весов и чего ещё не хватает? Полный разбор структуры Глубокий технический разбор GGUF: структура файла, метаданные, токенизатор, квантизация. Что не хватает формату для идеального деплоя LLM. 1 мин чтения 03 Что такое harness в LLM и почему обвязка важнее модели: опыт полутора лет работы Senior DevOps объясняет, что такое harness в LLM, почему обвязка (инструменты, промпты, агенты) критичнее выбора модели. Личный опыт и советы. 8 мин чтения 04 Типичные ошибки LLM при генерации Rust-кода: полугодовой эксперимент с Claude, GPT и Cursor Разбор слепых зон Claude 4.5, GPT-5.2 и Cursor в Rust: от borrow checker до unsafe. Реальные примеры, статистика, советы. 7 мин чтения 05 Динамический вычислительный бюджет для LLM: как Qwen-35B-A3B дышит в спину GPT-5.4 на HLE Разбор эвристики динамического выделения ресурсов в Qwen-35B-A3B: результаты, сравнение с GPT-5.4 на бенчмарке HLE, практические нюансы и грабли оптимизации инф 5 мин чтения 06 MCP протокол: как работает USB-порт для ИИ и как его использовать в своих проектах Узнайте, как Model Context Protocol превращает LLM в агентов с внешними инструментами. Архитектура, пошаговая настройка, безопасность и реальные кейсы. 8 мин чтения 07 Проблема повторной обработки больших промптов в llama.cpp: причины и решения для llama-swap Глубокий разбор причин репроцессинга промптов в llama.cpp и пошаговое руководство по настройке кэширования KV-кэша через llama-swap для ускорения TTFT на больши 11 мин чтения 08 Создание LLM с нуля: опыт pretrain и RLHF 7B модели с архитектурой DeepSeek и оптимизацией VRAM Пошаговый гайд по созданию 7B MoE модели DeepSeek с нуля: pretrain, RLHF (PPO/GRPO), оптимизация VRAM, muon-оптимизатор. Реальный опыт двух GPU. 9 мин чтения 09 Почему плохой ответ модели — это не проблема модели: разбор типичных ошибок в inference-системах Разбираем скрытые причины плохих ответов LLM: проблемы retrieval, контекста и маршрутизации. Диагностика, примеры и пошаговый план для инженеров RAG и fine-tuni 7 мин чтения 10 Qwen на M4 Max: как я выключил интернет и заставил Mac стенографировать встречи быстрее облака Пошаговый гайд по созданию полностью локального AI-секретаря для саммари встреч на Mac с Qwen 3.5/3.6 и оптимизацией под M4 Max. Без утечек данных, без задержек 1 мин чтения 11 Как отключить сжатие памяти в Windows 11 для ускорения LLM: решение проблемы с AMD GPU Сжатие памяти в Windows 11 (Memory Compression) может резать скорость LLM на AMD GPU до 50%. Команда Disable-MMAgent -mc за секунду отключает этот тормоз. Полны 7 мин чтения 12 ARMageddon: Как скрестить четыре Raspberry Pi в кластер для нейросетей и не сойти с ума Пошаговое руководство по созданию кластера из Raspberry Pi 5 для распределенного инференса и федеративного обучения LLM. Реальные тесты, подводные камни, актуал 9 мин чтения