Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
3283
материалов
01
Как сделать локальный RAG для 60 ГБ писем на слабом железе (8 ГБ ОЗУ): реально ли?
Практическое руководство по созданию приватной системы поиска по 60 ГБ писем на слабом компьютере. Векторная база, оптимизация памяти, локальные LLM.
02
Kaggle и Google выпустили бесплатный курс по AI-агентам: что внутри и как пройти
Полный разбор нового бесплатного курса по AI-агентам от Kaggle и Google. Что внутри, как пройти, получить сертификат и применить знания на практике.
03
Как интегрировать свои ML/DL модели в продакшн-приложения: гайд для разработчиков
Пошаговое руководство по интеграции ML/DL моделей в продакшн-приложения: от выбора стека технологий до мониторинга и масштабирования. Практические советы по MLO
04
Как сделать Telegram-бота для расшифровки аудио на новой модели GigaAM-v3 от Сбера
Пошаговое руководство по созданию Telegram-бота для speech-to-text на новой модели GigaAM-v3 от Сбера. Установка, настройка, развертывание.
05
RAG за 15 минут: создаем свою систему на Python с нуля (пошаговый гайд)
Создайте свою Retrieval-Augmented Generation систему на Python с нуля. Полный гайд с кодом, объяснением архитектуры и практическими примерами.
06
Production-ready AI-агенты: как превратить хайп в работающую систему для бизнеса
Практический гайд по созданию production-ready AI-агентов для бизнес-автоматизации. Архитектура, ReAct, RAG, инструменты и пошаговый план внедрения.
07
Ollama vs другие: полный гид по запуску LLM офлайн на своем ПК
Полное сравнение Ollama, LM Studio и других инструментов для запуска LLM офлайн. Системные требования, установка, выбор моделей и оптимизация производительности
08
Лучшие локальные LLM 2025 года: выбор сообщества Reddit
Обзор лучших локальных LLM 2025 года по мнению Reddit. Сравнение Minimax M2.1, GLM4.7, Qwen2.5, DeepSeek и других. Выбор модели под ваши задачи.
09
40 лайфхаков Google AI 2025: от визуализаций до интерактивных калькуляторов
Полное практическое руководство по Google AI 2025: 40 лайфхаков для Gemini, NotebookLM, визуализаций данных и интерактивных калькуляторов.
10
Когда мультиагентные системы излишни: кейс генерации дашбордов на малых данных
Практический разбор, почему AutoGPT и CrewAI — избыточны для генерации дашбордов на малых данных. Антипаттерн, который сэкономит вам время и ресурсы.
11
Свой ngrok за 10 часов: как я написал self-hosted аналог с помощью Claude Code
Подробный гайд по созданию собственного туннелирующего сервиса на Go с помощью AI-ассистента Claude Code. Разбираем архитектуру, код и деплой.
12
Гайд: Как построить ML-песочницу для Data Scientist'ов на k8s и Docker
Полное руководство по созданию ML-инфраструктуры для Data Scientist'ов. Docker, Kubernetes, воспроизводимые эксперименты, масштабирование вычислений.