Telegram AI Companion: веселый проект на Rust, Telegram и локальном ИИ
Привет, Хабр! 👋Недавно я собрал небольшой, но бодрый pet-проект — Telegram AI Companion. Это Telegram-бот, который умеет болтать с вами, используя локальную языковую модель через LocalAI. Без OpenAI, без облаков — всё на своём железе.Цель проекта — не революция в AI, а именно учебное и увлекательное погружение в Rust, асинхронность, Telegram API и локальные LLM-модели. Такой себе “бот-компаньон”, но больше для разработчика, чем пользователя :)Если вам интересно:Как соединить Telegram-бота с локальной LLMКак запускать Rust-проекты в DockerКак построить REST API и обрабатывать вебхуки
BlackWave: Как я создал симулятор соцсети с тысячами ИИ-ботов и почему перешёл на Python
Привет, Хабр! Меня зовут Владислав, в сети я известен как Metimol. Хочу поделиться историей создания моего open-source проекта BlackWave — симулятора социальной сети, где реальные пользователи могут взаимодействовать с тысячами автономных ИИ-ботов. У каждого из них есть уникальный характер, память и собственная модель поведения. Это был путь от безумной идеи до неожиданной коллаборации, полного переосмысления стека и, наконец, до релиза.Идея: Социальная сеть для одного
Шпаргалка по установке драйверов NVIDIA на ML сервер
Что бывает, если не следовать инструкциямСпециалисты из сферы ИИ часто сталкиваются с задачей корректной настройки сервера с GPU. Лично я с этой задачей сталкиваюсь в последнее время даже слишком часто...
Интеграционное тестирование в Spring Boot: SourceCraft + Amplicode + Docker Compose Starter в деле
Когда одних юнит-тестов уже недостаточно, на сцену выходят интеграционные. В этой статье от команды Amplicode мы покажем, как протестировать REST API в Spring Boot с использованием современного стека: генерация тестов через Amplicode, автоматический запуск окружения с помощью Docker Compose Starter и поддержки со стороны LLM-инструментов от Яндекса.Статья также доступна в формате видео на YouTube, VK Видео и RUTUBE
To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab
Локальная работа в Jupyter-ноутбуках – неотъемлемая часть исследований и экспериментов нашего ML-отдела. Но из какой среды эти ноутбуки лучше запускать? Мы пользуемся двумя вариантами: запуском из Docker-контейнера и запуском в изолированном локальном Poetry-окружении.О чем и для кого эта статья
Как я ушёл с Kotlin (Spring Boot) на Go (Gin) и сделал AI-чат с WebSocket и GPT-4
Меня зовут Артём, я занимаюсь коммерческой разработкой с 2019 года. Последние несколько лет я активно использовал Spring Boot для создания backend-сервисов на Java и Kotlin.Но в какой-то момент захотелось попробовать что-то новое. Не потому что Spring надоел, а просто чтобы выйти из зоны комфорта и узнать, как чувствует себя проект на другом языке. Я решил: возьму уже начатый pet-проект, перепишу его на Go — и посмотрю, как изменится подход, скорость разработки, ощущения.
За полчаса установил DeepSeek 1.5B, пока вы искали GPT подешевле
Решил установить и протестировать возможности DeepSeek 1.5B — компактной языковой модели, которая работает без тяжёлого железа и запускается даже на домашнем сервере. В этой статье покажу и расскажу:
Разворачиваем нейросеть на бесплатном VPS: FastAPI + Hugging Face за 15 минут
Эта статья предназначена для разработчиков с базовым знанием Python и Docker. Мы разберём, как развернуть модель с Hugging Face на бесплатном VPS-сервере и создать HTTP-сервис для работы с ней. Я постараюсь объяснить данную тему доступным языком и предоставить практические примеры, чтобы вы могли легко применить полученные знания на практике. Даже если вы не планируете глубоко разбираться в тонкостях — просто следуйте инструкциям, и через 15 минут у вас будет работающий сервис..
Как из аналитики данных перейти в дата-сайентисты
Перевели и дополнили статью Марины Уисс, applied scientist (дата-сайентист со специализацией в прикладной статистике) в Twitch. Когда-то Марина перешла в IT из не связанной с технологиями сферы деятельности, а потом помогла с этим переходом многим людям без IT-бэкграунда.В этой статье она делится советами для дата-аналитиков, которым хотелось бы заниматься data science. А мы добавили мнение экспертов и рекомендации, актуальные для российских образовательных реалий.
