Учебные материалы
AI Gateway против кастомных решений: Vercel, LiteLLM и OpenRouter для продакшн-приложений
Полное техническое сравнение AI Gateway решений для продакшн-приложений. Vercel AI Gateway, LiteLLM и OpenRouter: архитектура, ограничения и streaming-консистен
Заклинание драконов: как заставить NVIDIA и Intel ARC работать вместе для LLM
Полное руководство по запуску LLM на смешанных GPU. Pipeline и tensor параллелизм, распределение нагрузки, оценка оверхеда, актуальные инструменты на 2026 год.
SGLang против vLLM: битва за миллисекунды в инференсе LLM
Полный разбор SGLang (RadixArk) и vLLM: архитектура, производительность, настройка для высоконагруженных LLM-систем. Актуально на январь 2026.
Ephemeral vs Ray: Сравнение подходов к загрузке моделей и утилизации GPU в продакшене
Глубокий разбор двух архитектур для AI-инференса: эфемерные модели против оркестрации Ray. Как поднять утилизацию GPU с 15% до 85% и убить холодные старты.
Тестирование RK3588 NPU vs Raspberry Pi 5: реальная производительность Llama 3.1, Qwen и DeepSeek
Сравнительный тест RK3588 NPU и Raspberry Pi 5 для запуска Llama 3.1, Qwen и DeepSeek. Реальные цифры токенов в секунду, проблемы конвертации и выбор платформы.
Карьера в Data Science в 2026: какие навыки действительно нужны, а какие — пустая трата времени
Практический гайд по карьере в Data Science на 2026 год. Фундаментальные знания против избыточных технологий. Основано на анализе 400 реальных вакансий.
Как создать самовосстанавливающийся ETL-пайплайн на Python с помощью LLM: полное руководство с кодом
Пошаговое руководство по созданию ETL-пайплайна с автоисправлением ошибок через LLM. Код на Python, архитектура Try-Heal-Retry Loop, обработка исключений pandas
IQ vs Q квантования: как не сжечь видеокарту и не убить качество модели
Полное руководство по выбору типа квантования (IQ vs Q) для локальных LLM. Таблицы сравнения, практические рекомендации под разный VRAM, анализ потерь качества.
Как победить контекстный блот и 'зону тупости' в агентах: архитектура subagents от Deep Agents
Глубокий разбор архитектуры subagents от Deep Agents для изоляции контекста и специализации агентов. Практическое руководство по борьбе с контекстным блотом и з
Self-hosted AI-ассистенты для разработки: Tabby, Continue.dev и другие в 2026 году
Полное сравнение self-hosted AI-ассистентов для разработки в 2026: Tabby, Continue.dev, Cody. Как выбрать, настроить и развернуть приватное решение.
Полный гайд для начинающих: как с нуля запустить локальную LLM с памятью чатов и RAG
Пошаговое руководство по установке Ollama, настройке векторной базы данных и созданию полноценного RAG-системы с чат-памятью на домашнем ПК. Все инструменты акт
Создание мультиагентной системы с Llama 4 и Amazon Bedrock: практическое руководство по Strands Agents
Пошаговое создание мультиагентной системы на Amazon Bedrock с Llama 4 и Strands Agents. Архитектура, масштабирование, отказоустойчивость.