Как мы провели лоботомию 744-миллиардной нейросети GLM-5.1, чтобы запустить её на 16 ГБ VRAM
Современный мир Open-Source AI несправедлив. Когда ZhipuAI выкатили свою новую архитектуру GLM-5.1, в её паспорте значилась цифра, от которой у владельцев домашних ПК темнеет в глазах — 744 миллиарда параметров. Чтобы просто поднять эту MoE-махину (Mixture of Experts) в оперативную память, нужна ферма топовых ускорителей за миллионы рублей.У нас не было фермы. У нас была бесплатная виртуальная машина на Kaggle с одной старушкой NVIDIA T4 на 16 ГБ VRAM. И у нас была концепция экстремального MLOps под кодовым названием «Russian Winter 26».
PyTorch vs TensorFlow: что выбрать для deep learning в 2026 году
Выбор фреймворка для глубокого обучения — это стратегическое решение, влияющее на скорость разработки, стоимость и масштабируемость. Правило «PyTorch — для исследований, TensorFlow — для продакшена» больше не работает. К 2026 году оба фреймворка активно заимствуют лучшее друг у друга: PyTorch наращивает промышленные возможности (TorchServe, ExecuTorch), а TensorFlow с Keras 3 становится гибче для исследований.Согласно опросу Stack Overflow Developer Survey 2024, PyTorch (10,6%) и TensorFlow (10,1%) находились примерно на одной отметке по частоте использования у разработчиков, а в исследовательских и AI-first-компаниях уверенно
