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

Учебные материалы

Manual #5879 9 min

Пять механизмов памяти Claude Code: как управлять контекстом и не терять данные

Полный разбор пяти механизмов памяти Claude Code: CLAUDE.md, ~/.claude/memory/, команды /memory, сжатие контекста, внешние файлы. Как не потерять данные в длите

Открыть документ
Manual #5878 7 min

Как построить эффективную базу знаний для AI-моделей: пошаговое руководство с примерами

6 шагов к идеальной базе знаний для RAG: от сбора данных до мониторинга. Примеры, код, типичные ошибки. Актуально на 2026 год.

Открыть документ
Manual #5876 6 min

AI-агент для код-ревью: как мы строили на LangGraph и что пошло не так

Реальный опыт построения AI-агента для автоматического код-ревью с LangGraph и GPT-4. Разбираем архитектуру, ошибки и решения. Практические советы и примеры код

Открыть документ
Manual #5875 6 min

Ошибки в пайплайне FLUX-LoRA: как ablation на 75 картинках выявил leak и коллапс

Разбор типичных проблем при обучении LoRA на FLUX.2: training-set leakage, коллапс при scale 2.0 и как single-pass спас пайплайн. Эксперименты, код и советы.

Открыть документ
Manual #5869 8 min

Как избежать галлюцинаций LLM-бота в саппорте: паттерн Triage → Gate → Voice

Разбираем архитектурный паттерн, который спасёт ваш AI-саппорт от выдуманных политик. Кейсы Air Canada, Chevrolet и пошаговый план внедрения.

Открыть документ
Manual #5866 7 min

Умный анализатор алертов Zabbix на локальной LLM: архитектура, выбор модели и полная реализация

Пошаговое руководство: как интегрировать локальную LLM с Zabbix для автоматического анализа алертов. Архитектура, выбор модели (2026), код вебхука и промпты.

Открыть документ
Manual #5865 4 min

5 структурных ошибок AI-агентов в проде: как не повторить (ни одна не про LLM)

Разбираем 5 фатальных инфраструктурных ошибок AI-агентов: circuit breaker, retry loops, rate limiting, timeouts, синхронная архитектура. Реальные инциденты и ка

Открыть документ
Manual #5861 9 min

Mistral-Medium-3.5-128B на мульти-GPU: 4×RTX 3080 20GB (IQ4_XS) против 3×RTX 3090 72GB (Q3_K_M) — кто выживет в локальном аду?

Подробное сравнение двух конфигураций для запуска Mistral-Medium-3.5-128B: 4×RTX 3080 20GB (IQ4_XS) против 3×RTX 3090 72GB (Q3_K_M). Тесты llama-bench, квантова

Открыть документ
Manual #5860 8 min

5 ключевых метрик для стабильной работы self-hosted LLM в продакшене

Queue Depth, Active Workers, Latency, Context Window Utilization, GPU Memory Fragmentation — 5 метрик, которые спасут ваш продакшен. Реальный кейс: увеличение к

Открыть документ
Manual #5858 10 min

Как установить NVIDIA Tesla V100 SXM2 в ПК: полный гайд по адаптеру, настройке BIOS и драйверам

Полное руководство по превращению серверного ускорителя V100 SXM2 в десктопную карту: выбор адаптера, настройка BIOS, установка драйверов и типичные ошибки.

Открыть документ
Manual #5857 7 min

Как подключить Meshtastic к локальной LLM на ноутбуке: пошаговое руководство

Пошаговое руководство по интеграции Meshtastic с Ollama на ноутбуке. Создайте децентрализованный офлайн-чатбот для удаленных регионов через LoRa.

Открыть документ
Manual #5856 9 min

CSPNet: как разрезать карту признаков и получить больше за меньшее. Реализация с нуля и файт с DenseNet

Разбираем CSPNet — почему DenseNet перегружена, как CSP-блок режет карту пополам, насколько быстрее и точнее. Пошаговая имплементация на PyTorch 2.6, замеры на

Открыть документ