Учебные материалы
Как оценивать качество LLM-продукта: практическое руководство с датасетом и калибровкой
Практическое руководство по оценке качества LLM-продуктов. Разметка датасета, калибровка оценщиков, бинарные метки vs сравнения. Методология для инженеров и про
Как тестировать LLM-приложения: практическое руководство по DeepEval с кодом и примерами
Полное руководство по тестированию LLM-приложений с DeepEval. LLM-as-a-judge, семантическое тестирование, оценка качества. Код, примеры, лучшие практики.
Veo 3.1 Ingredients to Video: полный гайд по превращению картинок в кино через Gemini API
Пошаговый гайд по использованию Veo 3.1 для генерации видео из изображений через Gemini API и Vertex AI. Код, промпты, консистентность персонажей.
Veo 3.1 от Google: как создавать видео из изображений с контролем консистентности и 4K апскейлингом
Полное руководство по Google Veo 3.1. Узнайте, как создавать видео из изображений с контролем консистентности персонажей, 4K апскейлингом и вертикальным формато
CPU-инференс 2025: GPT-OSS 120B против Gemma 3n E4B и Mistral Large 3. Кто выживет без видеокарты?
Реальные тесты производительности больших языковых моделей на CPU. GPT-OSS 120B, Gemma 3n E4B и Mistral Large 3: цифры, настройки, ошибки. Выбор модели для CPU-
Как запустить локальный LLM-сервер в сети: сравнение Oobabooga, Jan AI и LM Studio
Пошаговый гайд по запуску локального LLM сервера в сети. Сравнение Oobabooga, Jan AI и LM Studio. Флаг --listen, настройка для Linux, Mac, Windows.
Как построить OCR-воркфлоу для паспортов с помощью VLM: пошаговый гайд для автоматизации иммиграционных фирм
Пошаговое руководство по созданию OCR-воркфлоу для обработки паспортов с помощью Vision Language Models. Архитектура, код, валидация данных и интеграция.
Time Travel в ML: как избежать утечки данных из будущего при построении фичей для production
Почему ML-модели деградируют в production? Глубокий разбор временных утечек данных на примере fraud-детекции. Пошаговый план защиты.
MCP для локальных моделей: как настроить сервер и обойти проблему аутентификации без облачного провайдера
Полное руководство по настройке Model Context Protocol для локальных моделей. Настраиваем сервер MCP без облачной аутентификации, подключаем инструменты к Ollam
Qwen3 VL галлюцинирует tool-calls в Ollama: как заставить модель видеть реальность
Паттерны ошибок, промпты и решения для мультимодальных галлюцинаций в Qwen3 VL. Практический гайд по отладке tool-calling в Ollama.
Семантическая декомпозиция медицинских текстов на атомарные факты: архитектура фактор-центричной модели данных
Как перейти от документо-центрической к фактор-центрической модели в медицинском AI. Извлечение биомаркеров, находок МРТ, витальных параметров. Архитектура и пр
Как обрабатывать длинные PDF-документы (130+ страниц) в Docling: стратегии чанкинга и оптимизации
Практическое руководство по обработке PDF 130+ страниц в Docling. Автоматический чанкинг, настройка сегментации, оптимизация производительности RAG-пайплайнов.