Как развернуть LLM на сервере с vLLM
Пошаговый гайд по vLLM: установка, GPU-требования, OpenAI-совместимый API и запуск квантованных моделей на своём сервере.
LLM
Всё о больших языковых моделях: архитектура, обучение, бенчмарки и практическое применение LLM в реальных проектах.
ИИ для анализа данных в Python: где LLM реально ускоряют работу
ИИ для анализа данных в Python полезен не как «автоматический аналитик», а как ускоритель EDA, pandas-кода, SQL-черновиков и визуализации. Разбираем, какой стек выбрать и где без ручной валидации нельзя.
RAG: что это и когда он действительно нужен
Техническая опорная страница по RAG внутри LLM-кластера: когда retrieval действительно нужен, где достаточно длинного контекста и куда идти за базами, метриками и прикладными сценариями.
Ollama: как запустить локальную LLM в 2026 году
Практический гайд по Ollama на 7 мая 2026 года: запуск на macOS, Windows и Linux, локальный режим без облака, OpenAI-совместимый API и лимиты VRAM.
LLM в бизнесе в 2026: 4 сценария с быстрым запуском и как выбрать стек
Разбираем четыре сценария, с которых бизнесу разумнее всего начинать LLM-проекты в 2026 году, и объясняем, когда брать ChatGPT Business, Yandex AI Studio или GigaChat API.
Агентный ИИ: архитектуры AI-агентов, ReAct и tool use
Как устроены агентные системы вокруг LLM: ReAct, tool use, память, маршрутизация, мультиагентные схемы и контроль рисков в production.
Безопасность ИИ: что такое alignment и почему это важно
Что такое alignment в ИИ: RLHF, Constitutional AI, red teaming. Почему обеспечение безопасности языковых моделей — одна из главных задач отрасли.