Учебные материалы
Анатомия файнтюна: что скрывается за громкими названиями LLM на HuggingFace (разбор Qwen3.5-21B-Claude-4.6-Opus-Heretic-U)
Детальный разбор техник Depth Upscaling, Abliteration, Heretic и мерджа моделей на примере популярного файнтюна. Как не вестись на маркетинговые названия на Hug
Python deque для реального времени: как использовать скользящие окна с помощью collections.deque
Почему list убивает производительность потоковых пайплайнов и как collections.deque решает эту проблему. Полный туториал с кодом для AI-мониторинга и метрик.
Как развернуть Vision-Language модель на AWS Inferentia2 и не разориться: пошаговый гайд для real-time детекции животных
Пошаговый гайд по деплою BLIP модели на Inferentia2 для real-time детекции поведения животных. Сравнение цен с GPU, компиляция Neuron, оптимизация inference.
RTX 5080 16GB: Qwen3.6 27B MTP или 35B-A3B MoE MTP — что выбрать для локального кодинга?
Сравнение двух моделей Qwen3.6 с MTP для RTX 5080 16GB: плотная 27B против MoE 35B-A3B. Реальные бенчмарки, настройки offload CPU, выбор квантования и советы дл
Год с Claude Code: как собрать рабочую конфигурацию для вайбкодинга — от CLAUDE.md до skills и routing
Как собрать рабочую конфигурацию Claude Code для долгих проектов: от плоского CLAUDE.md до роутинга агентов. Ошибки, примеры, шаги.
Как собрать локальный RAG на n8n: опыт Flowwow с self-hosted LLM
Пошаговое руководство по сборке корпоративного RAG на n8n с self-hosted LLM. Экономия в 5,5 раз. Кейс Flowwow: архитектура, ошибки, результаты.
Не бойся, отключай: как вырезать цензуру из LLM и не сломать мозги модели
Подробное руководство по снятию цензуры с LLM: merging, fine-tuning, DPO, ORPO. Инструменты, бенчмарки, сохранение качества. Актуально на май 2026.
ФСТЭК прижал ИИ: разбор методики к приказу №117 — что делать госорганам и КИИ
Разбираем пункт 3.18, скрытые риски и практические шаги для госорганов и объектов КИИ. Как подготовиться к проверкам в 2026 году.
Как получить 2.5x ускорение инференса Qwen 3.6 27B с помощью MTP: полное руководство для локальных кодинг-агентов
Пошаговое руководство по настройке Multi-Token Prediction для Qwen 3.6 27B. Конвертация в GGUF, запуск в llama.cpp, оптимизация для VRAM 48 ГБ и исправление cha
Как заменить диктора open-source TTS-моделью: тестируем OmniVoice на русском для бизнес-сценариев
Практическое тестирование OmniVoice на русском языке: числа, даты, ФИО, паузы. Пошаговый гайд, нюансы и сравнение с аналогами. Узнайте, стоит ли заменять диктор
Как подсчитать экономию от запуска локальных LLM: реальный кейс с 200 млн токенов за 5 дней
Реальный расчет: сколько вы сэкономите, запустив Qwen 3.5 397B локально вместо API. Пошаговый гайд с цифрами, ошибками и формулой effective cost.
Самовосстанавливающийся RAG: как исправить галлюцинации LLM в реальном времени без внешних API
Пошаговый гайд по созданию самовосстанавливающегося RAG-пайплайна на чистом Python. Детектим fake citations, числовые противоречия и сущности — чиним ответ за <