ML и Data
Подбираем железо, обучаем и запускаем модели.
-
-
Как прошел MLечный путь 2025? Один митап — четыре доклада и пять стартапов
-
Как не переплатить за автоматизацию? Разбираем, когда стоит подключать ML
-
Задача о дверях и теории вероятности
-
Как готовить Triton: рецепты вашей собственной Inference-платформы
-
Задача о трех моделях и одной GPU
-
Головоломка, кофе и охапка интересных книг, или как я искал истоки термина «Deep Learning». Часть 2
-
Сам себе режиссер: тестируем нейросети для создания видео
-
Reasoning-LLM: архитектура и обзор передовых моделей
-
Деплой генератора картинок от команды DeepSeek: тесты и сравнения
-
Нейросети из Китая наступают: сравниваем DeepSeek, Qwen и ChatGPT
-
Пять элементов Inference-платформы Selectel. Как мы сделали своего Аватара