Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5533
материалов
01
Технический долг в ML: Детектор «запахов» кода от прототипа до продакшена
Полное руководство по обнаружению и устранению технического долга в ML-проектах. От прототипа до продакшена: инженерия, безопасность, качество моделей.
02
128 ГБ VRAM на Radeon R9700: собираем сервер для LLM, который перевернет ваше представление о бюджетах
Полный гайд по сборке сервера для LLM с 128 ГБ VRAM на Radeon R9700. Обзор железа, список компонентов, сравнение производительности и стоимости с MI100.
03
Как создать персонализированный AI-тьютор с Personal-Guru: локальная альтернатива NotebookLM
Полный гайд по созданию приватного AI-тьютора с Personal-Guru и Ollama. Генерация учебных планов, работа с документами, локальное обучение без облаков.
04
48GB RTX 4090 для локальных LLM: как GamersNexus модифицировал GPU и что это даёт
Глубокий разбор аппаратного хака GamersNexus: как удвоить VRAM RTX 4090 до 48GB для запуска больших LLM и стоит ли игра свеч.
05
Забытый суперсим: как малый бизнес использует локальный ИИ там, где корпорации спотыкаются
Реальные примеры, как малый и средний бизнес внедряет локальные LLM. Автоматизация процессов без облачных API. Конкретные кейсы и пошаговый план.
06
Инженерный расчёт на автопилоте: как Grok 4.1 Thinking и Aristotle заменяют коллегу с красной ручкой
Пошаговый гайд по использованию Grok 4.1 Thinking и Aristotle для экспертной проверки инженерных расчётов, научных гипотез и рецензирования статей. Реальные про
07
LLM Structured Outputs: Когда JSON — это не опция, а требование
Полное руководство по получению структурированных данных из LLM: JSON Schema, Pydantic, Outlines, ограниченная генерация и парсинг. Методы для production.
08
CPU-инференс Mistral-7B: как калибровка на этапе вывода ускоряет работу на 40%
Практический гайд: как калибровка на этапе вывода в llama.cpp ускоряет CPU-инференс Mistral-7B на 40% и снижает потребление RAM на 6%. Тесты на Ryzen 5 5600G.
09
«Модель на конец света»: обзор самых умных LLM, которые влезут в 24 ГБ VRAM
Какие самые умные модели ИИ запустить на 24 ГБ видеопамяти? Обзор Qwen, Llama, DeepSeek и квантование для офлайн-работы.
10
Оптимизация GPT-OSS 120B на Strix Halo 128 ГБ: сборник советов по драйверам, маппингу памяти и настройке Ubuntu
Полный гайд по запуску GPT-OSS 120B на AMD Strix Halo с 128 ГБ ОЗУ. Настройка драйверов ROCm, маппинг памяти, оптимизация Ubuntu 24.04.
11
Как запустить контекст >128k на 2x RTX 3090: сравнение методов (vLLM, EGPU, RPC, ik_llama)
Полный гайд по запуску длинного контекста на двух RTX 3090. Сравнение методов vLLM, EGPU, RPC и ik_llama с инструкциями и бенчмарками.
12
DOM-пранинг: как заставить браузерного агента видеть структуру, а не пиксели
Замена скриншотов на структурированные DOM-снимки для локальных агентов. Практический гайд с кодом для Qwen 2.5 3B.