Omnia Metria in SAR Collecta — Мониторинг Linux с SAR: обширное описание метрик и как их читать
Состояние сервера можно условно сравнить со здоровьем человека: оно у всех разное и умирают все от разных причин. Пульс, давление, температура — это показатели, которые помогают в диагностике нас. В мире Linux эти показатели: CPU, использование памяти, работа дисков и прочее. Как и в медицине, мониторинг можно проводить в реальном времени или анализировать уже собранные данные.
Метрики SAR в Linux подробно: что они означают и как их читать
Состояние сервера можно условно сравнить со здоровьем человека: оно у всех разное и умирают все от разных причин. Пульс, давление, температура — это показатели, которые помогают в диагностике нас. В мире Linux эти показатели: CPU, использование памяти, работа дисков и прочее. Как и в медицине, мониторинг можно проводить в реальном времени или анализировать уже собранные данные.
Мануал по запуску полной модели DeepSeek-R1 локально (бюджет ~6k$)
тут не будет сгенерированных ИИшечкой картинок, пеинт рулит :)Давеча наткнулся в экс-Твиттере на интересный тред (https://x.com/carrigmat/status/1884244369907278106?s=52) о том, как запустить самую мощную (на сегодня) ИИ reasoning модель DeepSeek-R1 прямо у себя под столом.
Внедряем AI Code Assistant в разработку бесплатно и без вендорлока — Инструкция
В последнее время я много занимаюсь вопросами внедрения ИИ-ассистентов для написания кода на основе в процессы разработки ПО. По разным данным, code assistant'ы позволяют ускорить процесс написания кода до 25%, а это очень существенно. И в этой статье я хотел бы развеять мифы о том, что кодинг-ассистент и их внедрение это что-то далекое от реальности. Более того, это не всегда привязка к определенному вендору LLM или определенной среде разработки (IDE), а также я развею миф о том, что внедрение такого ассистента это очень дорого и для этого нужно очень много ресурсов. Ну что ж, поехали.Что такое Code Assistant и как с ними работать?
PandasAI — кратно ускоряем работу аналитика данных в одну строчку
Привет, чемпион!За прошедший год появилось много полезных AI инструментов для упрощения работы разработчиков, аналитиков данных и даже дизайнеров: Copilot допишет за тебя код, EverSQL оптимизирует SQl-запрос, а Kittl нарисует логотип. А сейчас поговорим о PandasAI - аналоге классической библиотеки pandas на стероидах ChatGPT. Как работает PandasAI?По сути это LLM агент, которые имеет доступ к Pandas. Агенту необходимо передать вопрос или указание на естественном языке, а он на основе данных найдет, построит диаграмму или преобразует данные. Примеры запросов:
