Полезные статьи про GPU, LLM и AI-инфраструктуру
Инженерные материалы: команды, конфиги, таблицы, ошибки и результат на выходе.
YOLO на GPU: как обучить модель распознавания объектов
Пошаговая инструкция по YOLO: установка, датасет, data.yaml, обучение, валидация, инференс, экспорт и результаты.
Как выбрать GPU для AI-задач
Разбор VRAM, задач, LLM, CV, Stable Diffusion и типовых ошибок выбора.
LLM на своих GPU или внешний API
Когда выгоднее свой GPU, а когда лучше не усложнять и платить за API.
RAG на своих документах
Как сделать ответы по внутренним документам без обучения модели.
RTX 4090 для AI
Сильные стороны, ограничения и реальные сценарии применения RTX 4090.
A100 против RTX 4090
Почему A100 дороже и когда она действительно нужна.
Stable Diffusion и ComfyUI на GPU
Установка ComfyUI, запуск, результат и ограничения по VRAM.
Чек-лист аренды GPU-сервера
Какие вопросы задать до оплаты GPU-сервера.
vLLM как свой OpenAI-compatible API
Как поднять локальный endpoint для LLM и подключать приложения.
Ollama на GPU
Быстрый запуск локальной LLM для тестов и прототипов.
GPU и LLM для техподдержки оператора связи
Как локальная LLM помогает первой линии поддержки.
GPU для мониторинга и анализа аварий
Как LLM объясняет события и помогает дежурному инженеру.
Экономика GPU-сервера
Как считать аренду, покупку, электричество и простой.
Fine-tuning или RAG
Что выбрать для корпоративной базы знаний.
Docker и NVIDIA GPU
Как правильно запускать GPU-контейнеры.
Диски для AI
Почему NVMe важнее, чем кажется.
Безопасность GPU-сервера
Что закрыть перед выдачей клиенту.
LLM для отдела продаж
КП, ответы клиентам и база услуг без опасных обещаний.
AI для CDN и web-логов
Поиск аномалий и объяснение нагрузки.
LLM для договоров
Польза и ограничения локальной модели при работе с документами.
Сколько VRAM нужно LLM
Ориентиры для 7B, 14B, 32B и 70B.
Две GPU — это не всегда в два раза быстрее
Когда несколько карт помогают, а когда нет.
JupyterLab на GPU-сервере
Безопасный запуск Jupyter для разработчика.
Видеоаналитика на GPU
Камеры, RTSP, детекция и хранение событий.
AI и резервное копирование
Где нейросети помогают в backup-процессах.
GPU VDS или bare-metal
Что выбрать для разных нагрузок.
Prompt engineering для локальной LLM
Практические шаблоны для стабильных ответов.
Мониторинг GPU-сервера
Что смотреть кроме загрузки GPU.
План внедрения AI на GPU за 30 дней
Как начать с задачи, данных и измеримого результата.
Когда GPU не нужен
Честный список случаев, когда аренда GPU лишняя.