Краткий обзор 10 локальных UI для LLM
Если вы хотите поиграться с LLM у вас есть несколько вариантов: можно задействовать LLM через код, можно воспользоваться чатом одного из облачных провайдеров, а можно развернуть у себя UI-клиента для работы с LLM. Их довольно много. И функционал у них может сильно различаться. В самом простом виде есть только чат. У наиболее продвинутых есть встроенные базы знаний, работа с изображениями и много других функций.Ниже краткий обзор 9 таких клиентов (отсортированы по предпочтению автора):Open WebUILM StudioMsty StudioLibrechat
Разработка MCP-сервера на примере CRUD операций
Model Context Protocol (MCP) — это открытый протокол, разработанный компанией Anthropic. Он призван унифицировать способ взаимодействия между LLM и сторонними сервисами, инструментами и источниками данных.До появления MCP каждому разработчику приходилось пилить свой велосипед для каждого сервиса. При этом один API требовал одного формата, другой — совершенно другого. А в случае изменений сервиса приходилось менять и клиентскую сторону. В общем проблем было много. MCP же оставил большинство этих проблем позади.В данной статье на примере простых CRUD-операций разберем, что такое MCP-сервер, как его создать и как подружить с LLM.
HumanDynamics: как мы построили цифровой мир, жители которого пошли в банк и взяли кредит
— Нам нужны люди. — Какие? — Которых не существует. Но которые живут. — ?!Статья Елизаветы Курочкиной, старшего специалиста по Data Science, компании Neoflex, посвящена рассказу о том, как простая задача генерации синтетических данных для банка переросла в создание фреймворка симуляции цифровой цивилизации под названием HumanDynamics.Зачем вообще понадобилось что-то симулировать?Одна из ключевых проблем, с которой сталкивается банковская сфера, — данные
Топ вопросов с Data Science собеседований: Деревья и ансамбли, кластеризация, метрические модели
Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS!Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.Это вторая часть вопросов по classic ML, если вы не видели первую, то обязательно читайте (там разобрал основы мл, линейные модели, метрики классификации и регресии).А в этой части разберем:деревьяансамблиметрические моделикластеризацию
Бесконечность в ваших данных – power laws
Сегодня я хочу рассказать о теме, которая редко затрагивается в курсах по статистике, но порой встречается на практике. Она может сломать основания всех ваших привычных методов и даже ваш мозг. Имя этой теме – power laws или “степенные законы”. В этой статье я расскажу, что это такое, покажу примеры реальных данных и расскажу, что делать, если в ваших данных встретился степенной закон. Я постарался сделать текст читаемым для широкого круга людей и не нагружать его формулами.
Автоматизированное машинное обучение с помощью нашего Open Source фреймворка: задача о Титанике
Привет! Меня зовут Владимир Суворов, я Senior Data Scientist в Страховом Доме ВСК и core-разработчик нашей библиотеки машинного обучения OutBoxML.
ИИ в 3 фазы… снижение рисков, экономия времени и помощь человеку. Но …— нужно дать пользу уже на первом шаге
«В крупных компаниях ИИ не продается как технология. Он продается как снижение рисков, экономия времени и помощь человеку. Но чтобы его купили — нужно дать пользу уже на первом шаге. Вот как мы сделали это без бюджета, без команды и с одними только идеями»1. Введение: Не про ИИ. Про то, как заставить бизнес поверить в измененияПривет, Хабр!Меня зовут Алексей. Я руковожу направлением искусственного интеллекта в федеральном холдинге. Моя задача — не «внедрить нейросеть», а сделать так, чтобы люди перестали бояться изменений.Раньше сотрудникам требовалось 40–60 минут, чтобы создать документ выбраковки:
AI-ассистент в мире кода: как стать пилотом, а не пассажиром
Сегодня невозможно игнорировать тот факт, что AI-ассистенты, такие как ChatGPT, GitHub Copilot или Gemini, стали частью рабочего процесса. Но использовать их бездумно — значит обесценить собственное обучение и будущие карьерные перспективы. Меня зовут Дмитрий Махортов, я специалист по машинному обучению и ревьюер на курсе «Специалист по Data Science»
Как прошел RecSys Meetup? Рассказываем об ивенте и делимся записями докладов
Привет! 28 августа прошел RecSys Meetup — поговорили о том, как работают рекомендательные алгоритмы Wildberries & Russ: от блока «вам может понравиться» до сложных моделей, влияющих на выдачу товаров.В программе было четыре интересных доклада, классный мерч и полезный нетворкинг. В статье вы найдете видеозаписи с ивента и фотоотчет :)Доклад «Трансформеры в персональных рекомендациях: от гипотез до AB-тестирования» — Иван Ващенко, DS Team Lead в команде персональных рекомендаций Wildberries & Russ
