Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5533
материалов
01
Claude Sonnet 4.5 устал? Собираем локального монстра для агентного кодинга
Практический гайд: как выбрать локальную модель и железо для замены Claude Sonnet 4.5 в задачах агентного кодинга. Сравнение моделей, квантование, M4 Max 128GB
02
LM Studio на 128 ГБ ОЗУ: Почему GPU Offload не работает и как заставить Qwen2.5 летать
Пошаговая настройка LM Studio для больших моделей. Решаем проблемы GPU Offload, ускоряем Qwen2.5-Coder-32B в 10 раз, настраиваем VSCode Cline.
03
3x3090: как заставить 235-миллиардную модель поместиться в 72 ГБ VRAM
Подробный гайд по запуску Qwen3-VL 235B и других огромных моделей на связке из трех RTX 3090. Настройка llama.cpp, квантование TQ1, сравнение производительности
04
Middleware в LangChain 1.0: практический гайд по созданию продакшен-агентов с управлением контекстом и PII-защитой
Полный гайд по middleware в LangChain 1.0: управление контекстом, фильтрация PII-данных, human-in-the-loop. Код, примеры, лучшие практики.
05
AI-кодинг на пределе: 10 уроков выгорания от интенсивной работы с Claude Code и Codex
Личный опыт после 50 проектов с Claude Code и OpenAI Codex. Реальные ловушки AI-кодинга, выгорание разработчика и как сохранить продуктивность.
06
Комитет маленьких LLM против одинокого гиганта: как заставить модели спорить за ваш код
Практическое руководство по сборке комитета LLM-агентов для генерации кода. Запуск пайплайна с LangChain, валидация большими моделями, снижение стоимости в 10 р
07
Graph Neural Networks против классических методов: революция в прогнозировании спроса
Глубокий разбор Graph Neural Networks в прогнозировании спроса FMCG. Сравнение с ARIMA, Prophet, LSTM на реальном датасете. Практические выводы для бизнеса.
08
Ошибка 429 в Ollama: как обойти rate limit Hugging Face на Raspberry Pi
Пошаговый гайд по обходу ошибки 429 в Ollama при скачивании моделей с Hugging Face на Raspberry Pi. Работающие методы для Qwen3-30B и других моделей.
09
Mac Studio M3 Ultra vs ПК на Threadripper: сборка мощной ML-станции за $15 000 под большие модели
Полное сравнение сборок для локального запуска LLM. Mac Studio M3 Ultra с 192GB RAM против Threadripper Pro 7985WX с RTX 6000 Ada 48GB. Спецификации, тесты, выб
10
Токенизация в LLM: почему ваш промпт стоит дороже, чем кажется
Полный гайд по токенизации в LLM: от BPE-алгоритмов до KV-cache. Узнайте, почему токены дорогие, как работает prefill этап и как сократить расходы на 30-50%.
11
Прогнозирование 200+ временных рядов с библиотекой Etna: от EDA до production-ready кода
Пошаговый гайд по прогнозированию сотен временных рядов с библиотекой Etna. Обработка аномалий, масштабируемое ML-решение, production-ready код от Senior DevOps
12
Agent Zero на 84 ГБ VRAM: как заставить агента не врать и не тормозить
Детальный гайд по настройке Agent Zero на мощном железе. Распределение моделей между Ollama и llama.cpp, выбор квантований, борьба с галлюцинациями LLM.