Развертывание сайта Hugo на AWS S3 с помощью AWS CLI

Развертывание сайта Hugo на AWS S3 с помощью AWS CLI

Автоматизация развертывания Hugo в AWS S3

Развертывание статического сайта Hugo на AWS S3 с использованием AWS CLI предоставляет надежное, масштабируемое решение для хостинга вашего веб-сайта. Это руководство охватывает весь процесс развертывания, от начальной настройки до продвинутых стратегий автоматизации и управления кэшем.

Внедрение зависимостей в Go: паттерны и лучшие практики

Внедрение зависимостей в Go: паттерны и лучшие практики

Освойте паттерны внедрения зависимостей для тестируемого кода на Go

Инъекция зависимостей (DI) — это фундаментальный паттерн проектирования, который способствует написанию чистого, тестируемого и поддерживаемого кода в приложениях на Go.

Шпаргалка по Jupyter Notebook

Шпаргалка по Jupyter Notebook

Основные сочетания клавиш и магические команды

Поднять производительность работы в Jupyter Notebook - основные сочетания клавиш, магические команды и советы по работе, которые преобразуют ваш опыт в области отбработки данных и разработки.

Параллельные таблично-ориентированные тесты на Go

Параллельные таблично-ориентированные тесты на Go

Ускорьте выполнение тестов на Go с помощью параллельного выполнения

Табличные тесты - это идиоматический подход в Go для эффективного тестирования множества сценариев. В сочетании с параллельным выполнением через t.Parallel() вы можете значительно сократить время выполнения тестового набора, особенно для операций, связанных с вводом-выводом.

Использование Ollama Web Search API в Python

Использование Ollama Web Search API в Python

Создайте ИИ-агенты для поиска с помощью Python и Ollama

Библиотека Ollama на Python теперь поддерживает нативные возможности веб-поиска Ollama. Всего несколько строк кода позволяют дополнить ваши локальные LLM актуальной информацией из интернета, что снижает количество галлюцинаций и повышает точность ответов.

Сравнение векторных хранилищ для RAG

Сравнение векторных хранилищ для RAG

Выберите правильную векторную базу данных для вашего стека RAG

Выбор правильного векторного хранилища может стать решающим фактором для производительности, стоимости и масштабируемости вашего приложения RAG. Это комплексное сравнение охватывает самые популярные варианты на 2024–2025 годы.

Использование Ollama Web Search API в Go

Использование Ollama Web Search API в Go

Создание ИИ-агентов для поиска с Go и Ollama

Веб-поисковый API Ollama позволяет дополнять локальные LLM актуальной информацией из интернета. В этом руководстве показано, как реализовать возможности веб-поиска на Go, от простых вызовов API до полнофункциональных поисковых агентов.

Резкий рост цен на оперативную память: до 619 % в 2025 году

Резкий рост цен на оперативную память: до 619 % в 2025 году

Цены на оперативную память выросли на 163–619% из-за дефицита, вызванного спросом на ИИ.

Рынок памяти переживает беспрецедентную волатильность цен в конце 2025 года, когда цены на оперативную память резко выросли по всем сегментам.

Добавление Swagger в ваш API на Go

Добавление Swagger в ваш API на Go

Автоматическая генерация документации OpenAPI из аннотаций в коде

Документация API является критически важной для любого современного приложения, и для API на Go Swagger (OpenAPI) стал отраслевым стандартом. Для разработчиков на Go библиотека swaggo предлагает элегантное решение для генерации полной документации API непосредственно из аннотаций в коде.

Ollama против vLLM и LM Studio: лучший способ запуска LLM локально в 2026 году?

Ollama против vLLM и LM Studio: лучший способ запуска LLM локально в 2026 году?

Сравнение лучших инструментов для локального развёртывания LLM в 2026 году. Зрелость API, поддержка аппаратного обеспечения, вызов инструментов и реальные сценарии использования.

Локальное запуск LLM-моделей сейчас становится практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд. Но выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей:

Go Linters: Необходимые инструменты для контроля качества кода

Go Linters: Необходимые инструменты для контроля качества кода

Контроль качества кода на Go с помощью линтеров и автоматизации

Современная разработка на Go требует строгих стандартов качества кода. Линтеры для Go автоматизируют обнаружение ошибок, уязвимостей безопасности и стилистических несоответствий до их попадания в продакшен.

Python Linters: Руководство по чистому коду

Python Linters: Руководство по чистому коду

Контроль качества кода на Python с помощью современных инструментов линтинга

Python linters — это незаменимые инструменты, которые анализируют ваш код на предмет ошибок, проблем со стилем и потенциальных багов без его выполнения. Они обеспечивают соблюдение стандартов кодирования, улучшают читаемость и помогают командам поддерживать высококачественные кодовые базы.

Цены на видеокарты NVidia RTX 5080 и RTX 5090 в Австралии — ноябрь 2025 года

Цены на видеокарты NVidia RTX 5080 и RTX 5090 в Австралии — ноябрь 2025 года

Цены на потребительские GPU, подходящие для ИИ: RTX 5080 и RTX 5090

Давайте сравним цены на топовые потребительские видеокарты, которые особенно подходят для LLM и искусственного интеллекта в целом. В частности, я изучаю цены на RTX-5080 и RTX-5090.

Микросервисы на Go для оркестрации AI/ML

Микросервисы на Go для оркестрации AI/ML

Создавайте надежные AI/ML-пайплайны с помощью микросервисов на Go

По мере усложнения рабочих нагрузок искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) возрастает потребность в надежных системах оркестрации. Простота, производительность и возможности параллельного выполнения в Go делают его идеальным выбором для создания слоя оркестрации конвейеров машинного обучения, даже если сами модели написаны на Python.

Подписаться

Получайте новые материалы про системы, инфраструктуру и AI engineering.