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

Учебные материалы

Manual #1665 8 min

Апгрейд железа для 30B моделей: сравниваем Mac Mini M2 Pro, серверные Xeon и гибридные сборки в бюджете $600

Практический гайд по апгрейду для запуска 30B моделей (Qwen2.5 30B) на бюджет $600. Сравнение Mac Mini M2 Pro, серверных Xeon и гибридных сборок.

Открыть документ
Manual #1664 9 min

Эксперимент с автономным AI-разработчиком: как настроить workflow с генерацией тестов и исправлением багов

Практический гайд по настройке автономного цикла разработки с AI. Используем GPT/Claude через Verdant для генерации тестов и исправления багов. Затраты, ошибки,

Открыть документ
Manual #1663 8 min

Newelle 1.2: Полное руководство по настройке AI-ассистента с llama.cpp, гибридным поиском и семантической памятью на Linux

Пошаговое руководство по установке Newelle 1.2 на Linux. Настройка llama.cpp, гибридного поиска, семантической памяти и инструментов команд MCP.

Открыть документ
Manual #1660 12 min

Speculative Decoding: как ускорить локальные LLM в 2-3 раза на одном GPU (полный гайд)

Глубокий гайд по Speculative Decoding: как ускорить инференс локальных LLM в 2-3 раза на одном GPU с Drafter/Target моделями, параллельной верификацией и reject

Открыть документ
Manual #1658 6 min

Ваш компьютер на автопилоте: как заставить локальную LLM управлять ПК через Show UI Aloha

Полный гайд по настройке локальных LLM для автоматизации ПК через Show UI Aloha. Обзор моделей, пошаговая установка и решение проблем.

Открыть документ
Manual #1657 7 min

Синтетические данные для LLM: как не сжечь модель и получить Phi-1 за копейки

Практический гайд по работе с синтетическими данными для обучения LLM. Разбираем модель коллапс, успешные кейсы (Phi-1, Alpaca) и учимся фильтровать данные как

Открыть документ
Manual #1640 8 min

Когда нейросети ошибаются: как мы учили ИИ считать лосося и почему без людей ничего не работает

Практический гайд по применению Human-in-the-Loop в экологическом мониторинге: от разметки данных до работы с регуляторами FERC.

Открыть документ
Manual #1626 9 min

Knowledge Graph на практике: зачем нужны графы знаний и как их строить для AI-систем

Полное руководство по созданию графов знаний для AI-систем. От онтологий до интеграции с RAG. Практические шаги, инструменты и типичные ошибки.

Открыть документ
Manual #1619 8 min

Модель на 99% в тестах, на 0% в продакшене: как время и данные ломают ML-системы

Глубокий разбор реальных проблем ML в production: time travel leakage, fraud detection кейсы, проектирование систем. Для инженеров и Data Scientists.

Открыть документ
Manual #1618 8 min

Врач, который научился программировать за неделю: как AI-ментор (NotebookLM) меняет правила игры

Реальный кейс врача, который за неделю с помощью NotebookLM написал рабочий скрипт для анализа данных. Пошаговый гайд по использованию AI как персонального тьют

Открыть документ
Manual #1617 6 min

T5Gemma: Когда encoder-decoder ломает шаблоны классической Gemma

Подробный разбор T5Gemma: как архитектура encoder-decoder меняет подход к задачам перевода и суммаризации. Сравнение с классическими Gemma моделями.

Открыть документ
Manual #1616 7 min

Как внедрить нейросети в IT-компанию: практический гайд по выбору инструментов и созданию ИИ-агента

Пошаговый гайд по внедрению нейросетей в бизнес-процессы IT-компании. Конкретные инструменты, создание ИИ-агента, ошибки и реальные кейсы.

Открыть документ