Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5545
материалов
01
Как настроить локальную LLM для долгой памяти: практическое руководство по оптимизации контекста
Пошаговое руководство по настройке локальной LLM для работы с длинным контекстом. Оптимизация памяти, производительности и настройка Qwen 3 30B для долгих диало
02
Поиск для AI-агентов: сжимаем латентность с 3500 мс до 700 мс
Практическое руководство по ускорению поиска для AI-агентов: распределённые прокси, параллельный скрейпинг, кастомная экстракция Markdown. Реальные цифры и гото
03
Держите свой JSON: как заставить Mistral и Llama 3.1 перестать болтать и начать парсить
Практическое сравнение методов получения стабильного JSON из локальных моделей. Промпты, настройки температуры и реальные тесты.
04
Claude Code: от промпта до продакшена без иллюзий
Разбираем Claude Code на косточки: реальные кейсы автоматизации, конвейеры данных, браузерное тестирование и хуки безопасности. Не теория, а практика.
05
MoE на T4: как найти и устранить узкие места в обучении
Подробный гайд по профилированию и оптимизации MoE-моделей на T4: от CUDA kernel анализа до настройки gradient accumulation.
06
Почему кастомные CUDA-ядра не дают ускорения в реальном обучении: разбор типичных ошибок
Разбираем, почему кастомные CUDA-ядра PyTorch не дают ускорения в реальных задачах. Silent fallback, микробенчмарки, ошибки интеграции и оптимизации.
07
Когда Open WebUI не хватает: фронтенды для OpenAI-совместимого API с поддержкой /completions
Сравнительный обзор фронтендов для локальных LLM с поддержкой OpenAI-совместимого API, /completions эндпоинта, LDAP и управления моделями.
08
Лучшие локальные модели для писателей на RTX 3060 12GB: обзор uncensored моделей и квантований
Подробный гайд по выбору uncensored моделей для творческого письма на RTX 3060 12GB. Обзор квантований, настройка KoboldCPP, сравнение качества.
09
Три мозга вместо одного: как заставить Claude, GPT и Gemini работать как единый супер-интеллект
Пошаговый гайд по созданию единого workflow с Claude, GPT и Gemini. Инструменты для централизованного доступа, агрегации ответов и автоматического шаринга конте
10
Beads: как превратить хаос AI-агентов в слаженный оркестр
Пошаговое руководство по настройке Beads для работы с AI-агентами. Примеры конфигурации, интеграция с n8n, трекинг задач и избегание типичных ошибок.
11
Топ-5 проблем при запуске локальных AI-моделей в 2025: аппаратное обеспечение, настройка и оптимизация
Гайд по решению 5 главных проблем при запуске локальных LLM в 2025: ошибки VRAM, CUDA, оптимизация квантования, аппаратные требования и настройка.
12
Локальные LLM для C++ и CUDA: какие модели реально пишут код, а какие генерируют мусор
Практический обзор MiniMax M2, qwen3-30b, Devstral-2-24b и других моделей для генерации C++ и CUDA кода. Тесты качества, скорости, реальные примеры.