Open source. - страница 21

Я устал писать одноразовые скрипты для бенчмарков LLM и собрал харнесс, который сам считает Pareto-front

LLM inference benchmarkС чего все началосьУ меня была вполне приземленная задача: понять, на каком бэкенде гонять одну и ту же открытую модель — на vLLM, llama.cpp, ONNX Runtime или просто на transformers. Звучит как вопрос на пять минут, пока ты не начинаешь честно мерить.

продолжить чтение

Большая сила маленьких PR-ов в эру AI

Всем привет, меня зовут Михаил Поливаха, я являюсь техническим лидером проекта Axelix.В Axelix со временем добавляется всё больше и больше сторонних контрибьютеров, которых мы очень приветствуем. И всё больше и больше я сталкиваюсь с некоторым непониманием некоторых строгих гайдлайнов, которые установлены на проекте. Именно сегодня, речь пойдёт про размер PR-а.У нас есть собственный GitHub Action, который блокирует PR в том случае, если суммарное количество измененных строк кода превышает 500.

продолжить чтение

Развернул Gemma 4 31B на одной 4090 48GB — и проверил, нужен ли Q8

В прошлой статье я собрал бенчмарк под свою работу, и в практике победила Gemma 4 31B — мгновенный отклик, дёшево, почти как у 744-миллиардного гиганта. Логичный следующий шаг: поднять её у себя в контуре и ответить на два вопроса, которые все задают и никто не меряет.→ Нужен ли «честный» Q8, или хватает 4-бит? → Переживает ли нормально tool-calling квантизацию?Спойлер: Q8 не дал ничего, а tool-calling держится — но не из-за кванта. Дальше — как разворачивал, на чём споткнулся, и цифры.Железо и стекОдна RTX 4090 на 48 ГБ (спот), llama.cpp

продолжить чтение

Как утки с СДВГ довели меня до опенсорса: зачем я собрал утилиту для перевода коротких видео на домашней видеокарте

Dub Studio - локальная утилита для перевода коротких роликов. Та самая утка тоже тут.

продолжить чтение

Организация Software Freedom Conservancy (SFC) представила список рекомендаций по использованию ИИ для открытых проектов

Правозащитная организация Software Freedom Conservancy (SFC) представила список рекомендаций по использованию ИИ-систем на базе генеративных моделей машинного обучения при подготовке кода для открытых проектов. В SFC занимаются предоставлением юридической защиты свободным проектам. Организация отстаивает необходимость соблюдения лицензии GPL. По информации

продолжить чтение

Собрал ИИ-бенчмарк под себя из 2 месяцев своих сессий — и дорогие модели проиграли дешёвым

Собрал ИИ-бенчмарк под себя — и дорогие модели проиграли дешёвымПубличные лидерборды сходятся: сильнейшая открытая модель сейчас — GLM-5.2 на 744 миллиарда параметров. За ней — Kimi K2.6, DeepSeek V4. Я пару месяцев доверял этим таблицам и гонял через лучшие модели свою ежедневную работу.Потом измерил то, чего лидерборды не могут измерить — как работаю конкретно я. Тройка лидеров сжалась в ничью, а победила в практике модель в 37 раз дешевле GLM-5.2.Дальше — как я это мерил, на чём, какие были грабли, и почему «лучшая модель» и «лучшая модель для тебя» — это разные модели.Почему чужой лидерборд не подберет модель под тебя

продолжить чтение

Релиз Darktable 5.6 — открытого графического редактора для обработки фотографий в формате RAW

Состоялся

продолжить чтение

Где заканчивается вызов LLM и начинается backend система: локальный RAG на FastAPI и Ollama

На практике хотел понять где заканчивается простой вызов локальной LLM и начинается backend система: с API контрактом, логированием, request_id, источниками, индексом документов, диагностикой и честными ограничениями.Сначала проект выглядел просто: frontend отправляет вопрос, FastAPI принимает POST /ask, backend вызывает локальную модель через Ollama и возвращает ответ. Это уже работало, но стало понятно такой вариант ещё нельзя назвать системой по документации. Модель отвечает, но непонятно на что она опирается, откуда взяла ответ, сколько времени занял каждый этап и что делать если документы изменились.

продолжить чтение

Локальный RAG без магии: sources, timings, request_id и отказ от генерации

На практике было интересно не просто вызвать локальную LLM из Python а понять, в какой момент такой вызов превращается в backend-систему: с API-контрактом, логами, request_id, источниками ответа, индексом документов, диагностикой и честным отказом отвечать, если данных в документах нет.В этой статье показываю не теорию RAG, а небольшой локальный проект, где хорошо видно, какие инженерные проблемы появляются вокруг LLM:что попадает в prompt;какие sources были найдены;сколько заняли retrieval и generation;когда backend должен не вызывать LLM;почему stale index может давать странное поведение;

продолжить чтение

AI предлагает, мержу я: почему я не даю агенту последний ход

Есть неприятная иллюзия: если модель стала сильнее, ей можно дать больше свободы. В кодинге это быстро выходит боком. Агент пишет много, уверенно, иногда даже красиво. Потом ты открываешь diff и понимаешь, что вместе с полезным кодом туда попало… ну, назовём это решениями, которые ты сам никогда бы не принял.У меня после нескольких таких заходов появилась простая граница.AI может предлагать. Мержу я.

продолжить чтение

1...10...192021222324...3040...77