Гайды по AI и нейросетям - AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
Документация

Учебные материалы

Manual #4997 6 min

Homelab-оптимизация: замена трёх LLM на одну MoE 122B — бенчмарки, квантования и выводы

Практический кейс оптимизации homelab: как заменить три отдельные LLM на одну MoE-модель Qwen3.5-122B, сравнение квантований IQ3, бенчмарки скорости и качества.

Открыть документ
Manual #4995 7 min

Лучшие GGUF модели для Mac M4 16 ГБ: итоги тестирования 331 модели и почему MoE побеждают

Полное тестирование 331 GGUF модели на Mac M4 16 ГБ. Обнаружили, почему Mixture of Experts (MoE) модели доминируют при ограниченной памяти. Список Pareto-оптима

Открыть документ
Manual #4990 8 min

Prompt-инжиниринг для геймдева: как точные фразы и обход base64 генерируют 400 игровых спрайтов

Практический гайд по prompt-инжинирингу для геймдева. Как конкретные фразы и обход бага с base64 в Gemini 3 Flash экономят часы на создании ассетов.

Открыть документ
Manual #4984 10 min

Разработка ИИ-агента с нуля: архитектура MicroClaw, защита от утечек данных и оптимизация токенов

Практический гайд по разработке ИИ-агента с архитектурой MicroClaw. Защита от утечек данных, оптимизация токенов, пошаговый план на 2026 год.

Открыть документ
Manual #4983 6 min

Почему веса text-davinci-003 - священный грааль для локального AI и как их запустить

Почему веса text-davinci-003 так ценны для локального AI и пошаговое руководство по их запуску на своем компьютере с помощью GGUF квантования и Ollama.

Открыть документ
Manual #4982 10 min

Квантование LLM с нуля: инструкция по запуску 80B модели на ноутбуке без потери качества

Пошаговое руководство по квантованию больших языковых моделей для запуска на consumer-железе. Объяснение принципов, инструменты и практические советы на 2026 го

Открыть документ
Manual #4981 8 min

Production-ready ИИ-агент: архитектура, инструменты и best practices для запуска в продакшен

Подробное руководство по созданию production-ready ИИ-агентов: архитектура ReAct, инструменты, безопасность, наблюдаемость и оценка для запуска в продакшен.

Открыть документ
Manual #4980 6 min

GGUF vs MLX на Mac: итоговое сравнение производительности с исправлениями и выбор runtime

Полное сравнение GGUF и MLX на Apple Silicon. Исправление ошибок bf16→fp16, тесты 5 runtime, выбор оптимального для локальных LLM. Актуально на март 2026 года.

Открыть документ
Manual #4976 6 min

Кейс: как команда без ML-опыта за 6 месяцев запустила голосового ассистента на Qwen 8B и BERT

Практический кейс по созданию голосового ассистента на Qwen 8B и BERT командой без ML-опыта. Архитектура RAG, задержки 1.5-2 сек, пошаговый план развертывания.

Открыть документ
Manual #4975 8 min

Как заставить LLM считать точно: практический гайд по генерации кода для вычислений

Узнайте, как заставить LLM считать точно через генерацию кода. Практические методы обхода ограничений трансформеров для вычислений в 2026 году.

Открыть документ
Manual #4973 12 min

От XML к инсайтам: полный data science workflow с ИИ на примере анализа Apple Health данных

Практический гайд по автоматизации анализа данных Apple Health с AI. Парсинг XML, EDA, генерация кода с Claude и Cursor. Полный pipeline за несколько часов.

Открыть документ
Manual #4971 9 min

Автоматизация Яндекс.Директ: как AI и скрипты на Python берут рутину на себя

Полный гайд по автоматизации Яндекс.Директ для IT-проектов: отключаем рутину, пишем скрипт на Python для управления ставками через API, сравниваем с Автостратег

Открыть документ