·ai-инфраструктура
AI‑инфраструктура: надёжность, безопасность, масштабирование
Краткий обзор инженерии AI‑инфраструктуры: надёжность, безопасность, масштабирование, мониторинг и версии моделей; практические принципы и подборки.
Читать публикацию
Автостопом по ИИ 🏎🏁
Мы простыми словами показываем, как подружить бизнес и творчество с нейросетями. Пошаговые инструкции, рабочие связки инструментов, промпты и мини‑кейсы — без воды и лишней теории. Если вам нужен контент‑конвейер, умный Telegram‑бот или визуальный стиль на AI — вы по адресу.
·open-source
Open-source и коммерческие ИИ в одной гибридной системе
Практические принципы комбинирования open-source и коммерческих моделей: routing, фильтрация, fallback и пример гибридной архитектуры.
Читать публикацию
·langchain
LangChain, LlamaIndex или Haystack: что выбрать?
Краткий разбор LangChain, LlamaIndex и Haystack — когда подходят агенты, RAG или production‑пайплайн; советы по выбору.
Читать публикацию
·embeddings
Кэширование и хранение embedding-векторов: ускорение ИИ и экономия
Разбор, как кэширование и хранение embeddings снижают расходы API, ускоряют ответы и улучшают поиск в RAG, чат‑ботах и рекомендациях.
Читать публикацию
·токены
Сколько реально стоит один запрос к ИИ: простая формула
Методика расчёта себестоимости запроса к модели: токены, инфраструктура и накладные расходы, формула и метрики (среднее и p95).
Читать публикацию
·ai-модели
Мониторинг и логирование запросов AI‑моделей
Краткий обзор мониторинга и логирования запросов AI‑моделей: контроль качества, оптимизация расходов, безопасность и минимальный набор для старта.
Читать публикацию
·gpu
GPU, CPU или TPU: выбор для ИИ в 2026
Краткое сравнение CPU, GPU и TPU в 2026: когда CPU для прототипа, GPU для обучения и инференса, TPU для масштабных TensorFlow/JAX-задач.
Читать публикацию
·inference-time
Inference-time: что происходит, когда нейросеть «думает»
Краткое объяснение inference-time: применение обученной нейросети, ограничения (латency, память, контекст, стоимость) и оптимизации для быстрой работы.
Читать публикацию
·ai-модели
Где хостить AI‑модели: локальный сервер, облако или edge
Практичный разбор: сравнение локального сервера, облака и edge для хостинга AI‑моделей — плюсы, минусы и сценарии применения.
Читать публикацию
·llm
LLM под API‑нагрузкой: ускорение, экономия и качество
Практические способы оптимизации LLM через API: сокращение контекста, кэш, батчинг, выбор модели и ключевые метрики (latency, tokens).
Читать публикацию
·task manager ai
Task Manager AI: агент-оркестратор задач для бизнеса
Краткий разбор Task Manager AI: как агент-оркестратор планирует, распределяет и контролирует задачи между людьми, сервисами и ИИ-модулями.
Читать публикацию
·ai-система
Как построить AI‑систему, которая учится на ваших данных
Краткая инструкция: задачи, подготовка данных, выбор типа обучения, MLOps, человеческий контроль и мониторинг drift для работающей самообучающейся системы.
Читать публикацию
Страница 1 из 107Вперед →