LLM

Наблюдаемость в производстве: руководство по мониторингу, метрикам, Prometheus и Grafana (2026)

Наблюдаемость в производстве: руководство по мониторингу, метрикам, Prometheus и Grafana (2026)

Метрики, дашборды и оповещения для производственных систем — Prometheus, Grafana, Kubernetes и рабочие нагрузки ИИ.

Наблюдаемость — это основа надежных производственных систем.

Без метрик, дашбордов и оповещений кластеры Kubernetes дрейфуют, рабочие нагрузки ИИ и LLM молча отказывают, а регрессии задержек остаются незамеченными до тех пор, пока пользователи не пожаловаться.

Руководство по RAG (Retrieval-Augmented Generation): архитектура, реализация и развертывание в продакшене

Руководство по RAG (Retrieval-Augmented Generation): архитектура, реализация и развертывание в продакшене

От базового RAG до продакшена: чанкинг, векторный поиск, реранкинг и оценка — всё в одном руководстве.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.
Сравнение производительности больших языковых моделей на Ollama с видеокартой 16 ГБ VRAM

Сравнение производительности больших языковых моделей на Ollama с видеокартой 16 ГБ VRAM

Тест скорости LLM на RTX 4080 с 16 ГБ видеопамяти

Запуск крупных языковых моделей локально обеспечивает вам конфиденциальность, возможность работы оффлайн и отсутствие затрат на API. Этот бенчмарк раскрывает, чего именно можно ожидать от 14 популярных LLMs на Ollama на RTX 4080.

Топ-23 трендовых проектов на Rust в GitHub — январь 2026 года

Топ-23 трендовых проектов на Rust в GitHub — январь 2026 года

Трендовые репозитории Rust в январе 2026 года

Экосистема Rust бурно развивается, особенно в области инструментов для программирования на основе ИИ и терминальных приложений. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Rust на GitHub в этом месяце.

Топ-19 актуальных проектов на Go в GitHub — январь 2026 года

Топ-19 актуальных проектов на Go в GitHub — январь 2026 года

Трендовые Go-репозитории января 2026

Экосистема Go продолжает процветать с инновационными проектами, охватывающими инструменты ИИ, самоуправляемые приложения и инфраструктуру разработчиков. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Go на GitHub в этом месяце.

Быстрый старт с vLLM: высокопроизводительный сервис для LLM — 2026

Быстрый старт с vLLM: высокопроизводительный сервис для LLM — 2026

Быстрый инференс LLM с использованием API OpenAI

vLLM — это высокопроизводительный, экономичный по памяти движок для вывода и развертывания больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией Sky Computing Калифорнийского университета в Беркли.

Ценообразование на DGX Spark AU: от 6249 до 7999 долларов в крупных розничных магазинах

Ценообразование на DGX Spark AU: от 6249 до 7999 долларов в крупных розничных магазинах

Актуальные цены в австралийских долларах от местных розничных продавцов уже доступны.

Компьютер NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) поступил в продажу в Австралии у крупных розничных продавцов компьютеров с наличием на местных складах. Если вы следите за мировым ценообразованием и доступностью DGX Spark, то вам будет интересно узнать, что в Австралии цены варьируются от 6 249 до 7 999 австралийских долларов в зависимости от конфигурации накопителей и конкретного продавца.

AI Slop: Признаки и Методы Обраружения

AI Slop: Признаки и Методы Обраружения

Техническое руководство по обнаружению контента, созданного с помощью ИИ

Распространение контента, созданного с помощью ИИ, создало новую проблему: различение подлинного человеческого текста и “AI slop” - низкокачественного, массово произведенного синтетического текста.

BAML против Instructor: Структурированные выходные данные LLM

BAML против Instructor: Структурированные выходные данные LLM

Безопасные с точки зрения типов выходные данные LLM с BAML и Instructor

При работе с большими языковыми моделями в производственной среде получение структурированных, типизированных выходных данных имеет критическое значение. Два популярных фреймворка - BAML и Instructor - предлагают разные подходы к решению этой проблемы.

Выбор правильного LLM для Cognee: локальная установка Ollama

Выбор правильного LLM для Cognee: локальная установка Ollama

Размышления об использовании больших языковых моделей для саморазмещаемого Cognee

Выбор лучшей LLM для Cognee требует баланса между качеством построения графов, уровнями галлюцинаций и ограничениями оборудования. Cognee лучше всего работает с крупными моделями с низким уровнем галлюцинаций (32B+) через Ollama, но средние варианты подходят для более легких настроек.