AI

Самостоятельное размещение LLM и суверенитет ИИ

Самостоятельное размещение LLM и суверенитет ИИ

Управляйте данными и моделями с помощью развернутых локально LLM

Хостинг больших языковых моделей (LLM) на собственных серверах обеспечивает контроль над данными, моделями и процессом инференса — это практический путь к суверенному искусственному интеллекту для команд, предприятий и целых стран.

Сравнение производительности LLM на Ollama на GPU с 16 ГБ VRAM

Сравнение производительности LLM на Ollama на GPU с 16 ГБ VRAM

Тест скорости LLM на RTX 4080 с 16 ГБ VRAM

Запуск больших языковых моделей локально обеспечивает конфиденциальность, возможность работы автономно и нулевые затраты на API. Это тестирование показывает, чего именно можно ожидать от 14 популярных LLM в 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.

Руководство: Anaconda против Miniconda против Mamba

Руководство: Anaconda против Miniconda против Mamba

Выберите правильный менеджер пакетов Python

Этот всеобъемлющий руководство предоставляет информацию и подробное сравнение Anaconda, Miniconda и Mamba — трех мощных инструментов, которые стали незаменимыми для разработчиков Python и специалистов по данным, работающих с сложными зависимостями и научными вычислительными средами.

Технические мероприятия в Мельбурне, на которые стоит сходить в 2026 году

Технические мероприятия в Мельбурне, на которые стоит сходить в 2026 году

Необходимый календарь технологий Мельбурна на 2026 год

Техническое комьюнити Мельбурна продолжает процветать в 2026 году с впечатляющим набором конференций, митапов и мастер-классов, охватывающих разработку программного обеспечения, облачные вычисления, ИИ, кибербезопасность и новые технологии.

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

Type-safe LLM outputs with BAML and Instructor

При работе с большими языковыми моделями (LLM) в производственной среде получение структурированных и типобезопасных выходных данных имеет критическое значение. Два популярных фреймворка — BAML и Instructor — предлагают разные подходы к решению этой задачи.

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.