Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5545
материалов
01
Дешёвый AI-инференс: как они это делают и почему вам стоит волноваться
Разбираемся, как работают дешёвые облачные AI-сервисы. Технические оптимизации, бизнес-модели и скрытые риски, о которых молчат провайдеры.
02
DGX OS умер, да здравствует Ubuntu: как вырвать телеметрию NVIDIA и заставить железо работать на LLM
Полный гайд по замене DGX OS на Ubuntu для Spark/DGX. Удаляем телеметрию NVIDIA, настраиваем железо для локальных LLM, отключаем интернет-зависимость.
03
Полное руководство: от обучения LLM с нуля до публикации на Hugging Face
Пошаговый гайд по обучению языковых моделей с нуля, оценке качества и публикации на Hugging Face Hub. От данных до продакшена.
04
LM Studio на Mac M5: Когда Metal API сходит с ума и модель падает с Exit code 6
Полное решение ошибок LM Studio на Mac с M5 чипом: 'model crashed', 'Metal API kernel loading', Exit code 6. Пошаговый гайд с настройками GGUF моделей и сравнен
05
Создаем аудиокнигу на ноутбуке с удаленным GPU: Docker, XTTS и немного магии
Пошаговый туториал по созданию аудиокниг на своем компьютере с использованием Docker, XTTS модели и удаленного GPU через SSH. Без облаков, без подписок.
06
Эффект Манделы в ИИ: Почему галлюцинации LLM — это не баг, а фундаментальное свойство архитектуры
Глубокий анализ почему галлюцинации в LLM — это не ошибка, а следствие архитектуры трансформеров и lossy-сжатия информации. Аналогия с человеческой памятью.
07
DGX Spark плавится? Собираем систему охлаждения с интеллектом, а не просто вентиляторы
Готовое решение для перегрева DGX Spark: список железа, схема сборки и Python-скрипт для автоматического управления вентиляторами по температуре GPU.
08
Nano Banana против Gemini 2.5 Flash: битва за согласованность персонажей и 20 способов это использовать
Разбираемся, чем Nano Banana отличается от Gemini 2.5 Flash, какую модель выбрать для работы с изображениями и персонажами. 20 реальных кейсов использования.
09
Paligemma2 молчит на локальной машине: почему модель видит объекты, но не показывает bounding boxes
Разбор ошибок при локальном запуске Paligemma2: пустые координаты, проблемы с библиотеками, рабочий скрипт для object detection на Python.
10
Заурядный RAG уже не работает: собираем поисковик, который обновляется сам
Пошаговое руководство по созданию локального семантического поиска с автоматическим отслеживанием изменений файлов. Python, Qdrant, MCP сервер.
11
Когда LLM врёт о документах: строим логический детектор вместо очередного промпта
Архитектура логического движка на Python для детектирования противоречий между документами. Системный промпт, таймстампы, Ollama, RAG. Убираем галлюцинации.
12
Тихий монстр: собираем AI-станцию на RTX 5090 и Ryzen 9 7950X3D для локального инференса
Полный гайд по сборке тихой AI-рабочей станции на RTX 5090 и Ryzen 9 7950X3D: компоненты, настройка, ПО для локального инференса LLM. Практические советы от Sen