Учебные материалы
Почему RAG для 2000 сотрудников на CPU-сервере обречён на провал: разбор типичных ошибок внедрения корпоративного AI
Почему корпоративный RAG с 2000 пользователями на CPU-сервере обречён. Разбираем реальный кейс с потерей 20k$, расчёт ресурсов GPU и типичные ошибки внедрения A
Claude Code Router на Mac: роутинг между 4 GPU через vLLM и llama-server
Пошаговая настройка распределенного кластера LLM на Mac с 4 GPU. Роутинг запросов между моделями через Claude Code Router, vLLM и llama-server.
SageMaker HyperPod CLI и SDK: когда AWS решила, что управление кластерами должно быть сложным
Полное руководство по CLI и SDK SageMaker HyperPod для распределённого обучения AI моделей. Команды, конфигурация, мониторинг и ошибки.
Локальный перевод с английского на арабский: какие LLM работают лучше Google и как их запустить на RX 6800 XT
Сравнение качества перевода локальных LLM для субтитров. Настройка llama.cpp и Subtitle Edit под AMD RX 6800 XT. Квантование моделей для экономии памяти.
BPE сломался? Морфемная токенизация ускоряет обучение LLM в 2 раза и режет loss
Глубокий разбор: как морфемная токенизация снижает loss на 2.6-5.7% и ускоряет обучение LLM в 2 раза. Пошаговый гайд для русского языка.
Обзор терминальных инструментов для локальных LLM: сравнение aider, TUI Chat, cli-ai и настройка под Linux
Полный гайд по терминальным инструментам для локальных LLM. Сравнение aider, TUI Chat, cli-ai, настройка под Linux, интеграция с Ollama и RTX 4090. Актуально на
Pydantic v2: 4 приёма для валидации больших данных с максимальной скоростью на Rust
Практический гайд по валидации больших данных в Pydantic v2 с использованием Rust-ядра. Annotated, field_validator, производительность, сравнение подходов.
Детерминированная рациональная арифметика: как ускорить ИИ-вычисления в 2-4 раза и убрать ошибки
Практическое руководство по внедрению детерминированной рациональной арифметики и отложенного деления для ускорения Transformer-моделей и устранения накопления
Запуск Qwen3-Coder-Next 80B в BF16 на CPU: практическое руководство для фонового код-ассистента
Пошаговое руководство по запуску Qwen3-Coder-Next 80B в BF16 на CPU для фонового код-ассистента. Конфигурация EPYC Zen 5, llama.cpp, оптимизация памяти.
OpenAI Assistants против кастомной платформы: кейс построения сложных AI-агентов для EdTech
Почему OpenAI Assistants не подошли для сложных AI-агентов в EdTech. Разбор архитектуры, управления памятью, логики и логирования на примере Soft Skills Lab.
Pixel 8 Pro против стабильности: какие LLM-модели не галлюцинируют на мобильных?
Практическое сравнение LLM-моделей 7B-8B на Tensor G3. Какие модели стабильнее работают на мобильных без галлюцинаций и сбоев.
Тонкая настройка SLM на частных документах: практический гайд без галлюцинаций
Пошаговое руководство по тонкой настройке SLM на частных документах: подготовка данных, выбор методов адаптации, оценка качества и борьба с конфликтом знаний.