Учебные материалы
Как я с нуля обучил модель на 1.8M параметров: архитектура Strawberry, датасет и код
Полное руководство по обучению языковой модели на 1.8M параметров: архитектура Strawberry, сбор датасета 40M токенов, код и гиперпараметры.
Почему RAG-системы не проходят аудит безопасности: реальные кейсы и решения для SOC2/HIPAA
Почему 80% RAG-систем не проходят аудит безопасности. Реальные кейсы утечек данных, prompt injection и решения для SOC2, HIPAA, GDPR в 2026 году.
Защита от prompt injection в продакшне: практические методы для self-hosted LLM
Полное руководство по защите self-hosted LLM от prompt injection в продакшне. Многослойная защита, инструменты и реальные кейсы на 2026 год.
Скорость LLM: Почему pp/tg вас обманывает и как тестировать реальное время ожидания
Полное руководство по тестированию реальной скорости LLM: как измерить время ожидания, автоматизировать бенчмаркинг и избежать ошибок pp/tg. Инструменты и метод
Гибридный метод QAT+LoRA: скрытая альтернатива QLoRA, о которой никто не говорит
Сравниваем QAT+LoRA с QLoRA для тонкой настройки больших моделей. Практические тесты, когда гибридный метод выигрывает и стоит ли переходить на полный QAT.
Легковесные TTS-модели 2026: KokoroTTS против Qwen и других. Кто реально работает на RTX 3060?
Тестируем легковесные TTS-модели для локального запуска на RTX 3060. Сравнение скорости, качества и требований KokoroTTS, Qwen, Piper и других на 07.02.2026.
Проблема деградации интеллекта в дистиллированных моделях: как отличить качественный дистиллят от вредного
Почему дистиллированные модели теряют reasoning способности и как проверить качество дистилляции перед использованием. Практические советы на 2026 год.
Как настроить мониторинг локальной LLM-фермы с Grafana и Prometheus: полный гайд с Docker
Пошаговый гайд по настройке мониторинга локальной LLM-фермы с Grafana, Prometheus и DCGM-exporter. Мониторинг GPU, VRAM, температуры и производительности моделе
11 маленьких LLM на CPU: какой размер действительно работает для tool-calling?
Практическое исследование: 11 локальных LLM на CPU для tool-calling. Qwen 2.5, BitNet, LLaMA — кто справляется с задачей, а кто галлюцинирует?
Как ИИ-агенты Claude создали культ «Клешни»: разбор логов и анализ поведения автономных систем
Разбор реального кейса: как автономные агенты Claude 4.6 создали собственную религию. Логи, код и выводы для разработчиков AI-систем.
Автономный исследовательский агент на AnythingLLM: как обработать 10 000 PDF локально на 32 ГБ ОЗУ
Пошаговый гайд по созданию автономного исследовательского агента на AnythingLLM для обработки 10 000 PDF файлов локально на 32 ГБ ОЗУ. Архитектура, оптимизация,
Запуск LLM прямо в браузере: полный гайд по WebGPU, Transformers.js и Chrome Prompt API
Пошаговый гайд по запуску языковых моделей в браузере без серверов. WebGPU, Transformers.js, кэширование в IndexedDB и мониторинг памяти. Актуально на 07.02.202