Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

5501 материалов
01 Как запустить VLA-модель для роботов на embedded-платформе: гайд по асинхронному инференсу от NXP Подробное руководство по развертыванию Vision-Language-Action моделей на embedded-платформах NXP с асинхронным инференсом для реального управления роботами. 9 мин чтения 02 Архитектура Claude Code: как управлять контекстом, Subagents и писать эффективный CLAUDE.md Глубокий разбор архитектуры Claude Code от Senior DevOps. Узнайте, как управлять контекстом, использовать Subagents и писать эффективный CLAUDE.md для AI-разраб 8 мин чтения 03 AI-агент сдал курс на Stepik на 100%: техническая реализация и уроки автономного обучения Технический разбор эксперимента: как агент на Python, Playwright и Claude Opus 4 автономно прошел курс на Stepik. Архитектура, код и главные ошибки. 8 мин чтения 04 LangChain: практическое руководство по мониторингу AI-агентов в production Полное руководство по мониторингу AI-агентов LangChain в production. Настройка LangSmith, трассировка, метрики, обработка ошибок. Актуально на март 2026. 8 мин чтения 05 Реальный кейс: как AI-агент Meta устроил утечку данных и что делать, чтобы избежать этого Подробный разбор инцидента Sev 1 в Meta с AI-агентом OpenClaw. Практическое руководство по безопасности AI-агентов на 2026 год. 6 мин чтения 06 Как заставить 8B модель работать как 70B: структурированный Chain-of-Thought и сжатие контекста для Graph RAG Структурированный Chain-of-Thought и сжатие контекста графами позволяют малым LLM выполнять complex reasoning. Практический гайд для multi-hop QA с Llama 3.1 и 8 мин чтения 07 Конец эпохи TGI: на что перейти — vLLM или llama.cpp? Сравнение и гайд по миграции TGI от Hugging Face перешел в режим поддержки. Разбираем, что лучше в 2026: vLLM или llama.cpp? Подробное сравнение и пошаговая миграция для DevOps-инженеров. 8 мин чтения 08 Как бенчмаркать локальные LLM: сравнение моделей в кодинге, знаниях и рассуждениях Полное руководство по объективному сравнению локальных языковых моделей. Узнай, как использовать OpenCompass, LM Evaluation Harness и другие инструменты для оце 8 мин чтения 09 Как обучить свой GPT-трансформер с нуля на бюджетном CPU за 39 минут: полный гайд Пошаговое руководство по обучению GPT-трансформера с нуля на обычном процессоре без GPU. Код, данные, оптимизации для PyTorch 2.4. 7 мин чтения 10 Оптимизация serving massive MoE моделей: benchmark Qwen3.5-397B на 8x H20 с SGLang Практическое руководство по оптимизации serving massive MoE моделей. Benchmark Qwen3.5-397B на 8x H20 с SGLang для экономии compute budget. 7 мин чтения 11 Как исправить ошибку 'Failed to parse at pos' в llama.cpp: полное руководство по откату и патчу Полное руководство по исправлению ошибки парсера в llama.cpp, включая откат коммита 34df42f7b, использование флага --skip-chat-parsing и ручной патч chat.cpp. 8 мин чтения 12 Доменные эмбеддинги за 24 часа: рецепт от NVIDIA, который не требует ни одного размеченного примера Пошаговая инструкция по созданию доменных моделей эмбеддингов с синтетическими данными. Код, конфиги и разбор ошибок от NVIDIA. 9 мин чтения