Учебные материалы
Как собрать бюджетный 6-GPU мультиплексор на K80: 72 GB VRAM за $200 для мгновенного переключения моделей
Пошаговый гайд по сборке бюджетного 6-GPU мультиплексора на NVIDIA K80 с 72 GB VRAM за $200. Кастомный kernel модуль, pure C инференс, переключение моделей за 0
Как удвоить скорость Multi-GPU в llama.cpp: диагностика асимметричных PCI-E lanes и настройка CUDA_VISIBLE_DEVICES
Узнайте, как диагностировать асимметричные PCI-E lanes и настроить CUDA_VISIBLE_DEVICES для удвоения скорости multi-GPU в llama.cpp. Готовые команды и пошаговое
LLM-as-a-judge: как оценивать RAG-системы и находить слабые места
Глубокий разбор методов оценки RAG с помощью LLM-судьи. Пошаговый план, метрики, поиск слабых мест. Актуально на 2026 год.
Self-Hosting LLM в 2026: кончились деньги на OpenAI, пора собирать свой инференс-сервер
Пошаговое руководство по запуску своей LLM в продакшене. Выбор модели, квантование, подбор GPU и облачного инстанса, деплой. Экономия на API и полный контроль.
mlx-tune на MacBook: Бесплатный прототипинг Llama и Qwen вместо облачных GPU
Полный гайд по mlx-tune. Настройка Llama 3.3, Qwen2.5 и Vision-моделей на MacBook с помощью SFT, DPO, LoRA. Экспорт в GGUF, интеграция с Unsloth API. Экономия н
Нейро-символьный ИИ на PyTorch: как нейросеть сама научилась выявлять мошенничество и генерировать правила
Практический гайд по созданию нейро-символьной модели на PyTorch 2.5. Нейросеть сама генерирует IF-THEN правила для обнаружения мошенничества с ROC-AUC 0.933. П
Сжатие MLP-слоёв в LLM: почему модели деградируют по-разному и как найти оптимальную точку
Исследуем, почему Gemma 2B и Llama 3.1 8B по-разному теряют качество при сжатии MLP-слоев. Практический гайд по поиску оптимальной точки сжатия для экономии рес
Архитектура AAF: как GraphRAG и EventBus решают проблемы памяти и безопасности в автономных ИИ-агентах
Подробный разбор архитектуры AAF для автономных ИИ-агентов. Решаем проблемы памяти, зацикливания и безопасности с GraphRAG и EventBus. Актуально на 2026 год.
Layer Surgery: практическое руководство по дублированию трансформерных слоев для улучшения локальных LLM и опасная зона на 50% глубины
Практическое руководство по улучшению локальных LLM через дублирование трансформерных слоев. Обнаружена опасная зона на 50% глубины модели. Работа с Qwen2.5-Cod
Автоматизация браузера на локальных LLM: как stepwise planning и компактный DOM экономят 80% токенов (на примере Qwen 8B+4B)
Пошаговый гайд по браузерной автоматизации на Qwen 8B+4B. Используем stepwise planning и компактный DOM для работы на локальных моделях и экономии токенов.
Какая модель лучше для тонкой настройки? Бенчмарк 15 SLM по 9 задачам с рейтингами
Полное сравнение 15 маленьких языковых моделей для тонкой настройки по 9 задачам. Актуальные рейтинги на март 2026, методология LoRA, выбор лучшей базовой модел
Как устроены галлюцинации в LLM: исследуем геометрию residual stream
Разбираем, как residual stream в трансформерах приводит к галлюцинациям. Методы анализа траекторий представлений по слоям для отладки LLM на 2026 год.