Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5501
материалов
01
Архитектура OCR-системы для ипотеки с 100% точностью: layout-aware извлечение, валидация полей и compliance
Гибридная AI-система для обработки ипотечных документов с валидацией полей и compliance. Практический гайд от Senior DevOps.
02
Nemotron-Cascade-2 30B (Mamba+MoE) на RTX 3090: настройка vLLM с FP8 кэшем для скорости и длинного контекста
Подробный гайд по запуску модели Nemotron-Cascade-2 30B (Mamba+MoE) на RTX 3090. Настройка vLLM с FP8 кэшем ключей-значений для высокой скорости и поддержки кон
03
Практическое руководство: как оценивать локальную LLM после DPO-тюнинга (на примере психотерапевтического датасета)
Подробный гайд по оценке локальных LLM после DPO-тюнинга. Шаг за шагом: от тестового датасета до экспертной проверки. Актуальные инструменты и методология на ма
04
Сравнение 9 LLM в AIfred Intelligence: производительность и качество в multi-agent дебатах
Тестируем 9 больших языковых моделей (80B-235B) в AIfred Intelligence на Tesla P40 и RTX 8000. Сравнение скорости, квантования Q4_K_M и качества в Tribunal mode
05
Как запустить локальный GraphRAG без GPU: пошаговый гайд с Llama 3.1, Neo4j и LangChain
Полный пайплайн GraphRAG на локальной машине без видеокарты. Устанавливаем квантованную Llama 3.1, Neo4j и LangChain для извлечения графа знаний из документов.
06
Сборка корпоративного ИИ-сервера за $15 000: выбор GPU, моделей (Qwen 122B) и конфигурации для RAG, OCR и анализа данных
Полное руководство по сборке локального ИИ-сервера для бизнеса. Выбор между RTX Pro 6000 и двумя GPU, настройка Qwen 3.5 122B, RAG, OCR. Аппаратная конфигурация
07
RAG на практике: пошаговый туториал по созданию умного поиска по документам с LangChain и ChromaDB
Пошаговое руководство по созданию RAG-системы для поиска по документам. Установка, загрузка файлов, векторизация, семантический поиск с актуальными инструментам
08
Бенчмарки M5 Max vs M3 Max для локальных LLM: разбор ускорения Qwen 3.5, MoE и длинного контекста
Практическое сравнение Apple M5 Max и M3 Max для локальных LLM. Цифры по Qwen 3.5, MoE моделям, длинному контексту и agentic workloads. Помощь в выборе железа.
09
Полное руководство по созданию on-prem AI пайплайна для документов (OCR + RAG) без облака
Пошаговое руководство по развертыванию локального AI пайплайна для обработки конфиденциальных документов с использованием OCR и RAG. Без облачных API, с открыты
10
От одного агента к целой деревне: как построить саморазвивающуюся мультиагентную систему на Claude Code
Как построить саморазвивающуюся систему из множества AI-агентов Claude Code. Флаг --dangerously-skip-permissions, tmux, systemd, шина сообщений и веб-админка.
11
PyTorch DDP в продакшене: как заставить 64 GPU работать как один и не сойти с ума
Полное руководство по созданию отказоустойчивого пайплайна для многоузлового обучения на PyTorch DDP. Инициализация, data loading, логирование, checkpointing.
12
Настройка связки Dual RX 7900 XTX для запуска Qwen3.5-35B: полный гайд по Vulkan-бэкенду и распределению слоёв
Практический гайд по настройке двух видеокарт AMD RX 7900 XTX для запуска больших языковых моделей через Vulkan бэкенд llama.cpp. Рекордная скорость инференса.