Awesome LLM Apps — база AI‑приложений
Сборник open-source AI‑решений на GitHub: 100+ проектов на базе LLM (GPT, Claude, Mistral) для вдохновения и быстрого MVP.
Исследую open‑source и self‑hosted инструменты для AI/ML и инженерии — от LLM‑прокси и RAG‑памяти до оркестраций и headless‑CMS. Даю «Когда использовать», реальные сценарии и сравнения с альтернативами, чтобы вы не тратили недели на ресёрч и инфраструктуру. Моя цель — помочь быстро собрать рабочий стек под B2B‑AI, снизить токены и ускорить прод.
Сборник open-source AI‑решений на GitHub: 100+ проектов на базе LLM (GPT, Claude, Mistral) для вдохновения и быстрого MVP.
Краткий обзор Weaviate: масштабируемая векторная база для семантического поиска, RAG и рекомендаций; сравнение с Pinecone, FAISS, Milvus и Elasticsearch.
Краткий обзор Scikit‑learn: возможности для классификации, регрессии, кластеризации и сравнение с TensorFlow, PyTorch и XGBoost.
Краткий обзор Vast.ai: дешёвая аренда GPU для обучения и тюнинга ML/LLM; пример цены A100 — ~1.1$/ч, дешевле облаков.
Краткий обзор Graylog: централизованный сбор логов, анализ ошибок и пример с Яндекс.Геокодером, dadata и ТБанком.

Краткий обзор LightGBM — высокопроизводительная библиотека GBT для больших данных и рекомендаций; кейс внедрения с FLAML и сравнение с аналогами.

Краткий обзор AppFlowy — OpenSource альтернативы Notion с локальным хранением данных и фокусом на приватности и гибкости.

Kibana — инструмент для анализа логов, продуктовых метрик и поведения пользователей; когда использовать и базовые шаги внедрения.

Короткий обзор Jaeger для отслеживания запросов в микросервисах: сценарии использования, 5 шагов внедрения и сравнение с Zipkin, OpenTelemetry, AWS X-Ray и Datadog.

Prometheus — система сбора и анализа метрик для SRE: интеграция с Grafana, сбор с Kubernetes, мониторинг Kafka и настройка алертов.

Краткий обзор Amplication — OpenSource генератор микросервисов, API и моделей данных. Сценарии: highload, стандартизация, автоматизация разработки.

Короткий обзор Trigger.dev — OpenSource инструмент для фоновых задач: ретраи, очереди, планирование, интеграция с AI и наблюдаемость.
