DevOps

Быстрый старт llama.cpp с CLI и сервером

Быстрый старт llama.cpp с CLI и сервером

Как установить, настроить и использовать OpenCode

Я постоянно возвращаюсь к llama.cpp для локального вывода — он дает вам контроль, который Ollama и другие абстрагируют, и просто работает. Легко запускать модели GGUF интерактивно с llama-cli или предоставлять совместимый с OpenAI HTTP API с llama-server.

Инструменты для разработчиков ИИ: Полное руководство по разработке на основе ИИ

Инструменты для разработчиков ИИ: Полное руководство по разработке на основе ИИ

Инструменты разработчика ИИ: Полное руководство по разработке с использованием ИИ

Искусственный интеллект меняет способы написания, проверки, развертывания и сопровождения программного обеспечения. От ИИ-кодировщиков до автоматизации GitOps и рабочих процессов DevOps разработчики теперь полагаются на инструменты с ИИ на всех этапах жизненного цикла программного обеспечения.

Airtable для разработчиков и DevOps — тарифные планы, API, вебхуки и примеры на Go/Python

Airtable для разработчиков и DevOps — тарифные планы, API, вебхуки и примеры на Go/Python

Airtable — ограничения бесплатного плана, API, вебхуки, Go и Python.

Airtable лучше всего рассматривать как платформу для создания приложений с низким уровнем кода, построенную вокруг совместного “базоподобного” интерфейса таблиц - отличное решение для быстрого создания операционных инструментов (внутренние трекеры, легковесные CRM, контентные конвейеры, очереди оценки ИИ), где неразработчикам нужен дружелюбный интерфейс, а разработчикам - API для автоматизации и интеграции.

OpenCode Quickstart: Установка, Настройка и Использование Терминального ИИ-Агента для Программирования

OpenCode Quickstart: Установка, Настройка и Использование Терминального ИИ-Агента для Программирования

Как установить, настроить и использовать OpenCode

OpenCode — это открытый AI-кодинговый агент, который можно запускать в терминале (TUI + CLI) с опциональными настольными и IDE-интерфейсами. Это быстрый старт OpenCode: установка, проверка, подключение модели/провайдера и запуск реальных рабочих процессов (CLI + API).

Мониторинг инференса LLM в продакшене (2026): Prometheus и Grafana для vLLM, TGI, llama.cpp

Мониторинг инференса LLM в продакшене (2026): Prometheus и Grafana для vLLM, TGI, llama.cpp

Мониторинг LLM с помощью Prometheus и Grafana

Learn how to monitor LLM inference servers (vLLM, Hugging Face TGI, llama.cpp) using Prometheus and Grafana. This article covers what to measure, how to expose and scrape /metrics, example PromQL queries for p95 latency and tokens/sec, ready-to-use Docker Compose and Kubernetes manifests, Grafana dashboard provisioning, alerting, and real-world troubleshooting.
Сравнение и матрица функций объектного хранилища: Garage vs MinIO vs AWS S3

Сравнение и матрица функций объектного хранилища: Garage vs MinIO vs AWS S3

Обзор и сравнение AWS S3, Garage и MinIO.

AWS S3 остается “стандартным” базовым решением для объектного хранения: это полностью управляемая, сильно согласованная система, разработанная для чрезвычайно высокой долговечности и доступности. Garage и MinIO — это самонастраиваемые альтернативы, совместимые с S3: Garage предназначен для легковесных, геораспределенных кластеров малого и среднего размера, в то время как MinIO делает акцент на широком покрытии API S3 и высокой производительности в крупных развертываниях.

Наблюдаемость систем LLM: метрики, трассировка, логи и тестирование в продакшене

Наблюдаемость систем LLM: метрики, трассировка, логи и тестирование в продакшене

Стратегия полной наблюдаемости для инференса LLM и приложений LLM

Build an end-to-end observability strategy for LLM inference and LLM applications: what to measure, how to instrument, which tools to use, how to control cardinality and sampling, and how to deploy and scale the telemetry pipeline securely.
Стратегии разбиения на части в сравнении RAG: альтернативы, компромиссы и примеры

Стратегии разбиения на части в сравнении RAG: альтернативы, компромиссы и примеры

Сравнение стратегий чанкирования в RAG

Чанкинг — это наиболее недооцененный гиперпараметр в Retrieval-Augmented Generation (RAG): он определяет, что видит ваша LLM, насколько дорогостоящим становится индексирование, и сколько контекстного окна LLM тратится на каждый ответ.

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.

Автоматизация браузеров на Python: Playwright, Selenium и другие

Автоматизация браузеров на Python: Playwright, Selenium и другие

Сравнение автоматизации браузера и E2E-тестирования на Python.

Выбор правильного стека автоматизации браузера в Python влияет на скорость и стабильность. Этот обзор сравнивает Playwright vs Selenium vs Puppeteer vs LambdaTest vs ZenRows vs Gauge - с акцентом на Python, с учетом, где подходят Node.js или другие языки.

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.