Бэкендеры, сегодня ваш день 🎉
Даже в выходной вы отвечаете за стабильную работу сайтов и обработку запросов. Только этот выходной особенный — пора и подарки получать!
Сохраняйте подборку статей про бэкенд на разных языках программирования. И не забудьте поделиться с коллегой — пригодится 👇
🔸 Как написать свой REST API на Go?
🔸 Как интегрировать работу с платформой NocoDB на бэкенде с помощью Repository Pattern и модуля PycoDB
🔸 Микросервисы на пальцах: API‑Gateway, API‑Composition, KrakenD, FastAPI
🔸 Как работать с Gin — фреймворком для Go
🔸 Что такое веб-сервер в Node․js и как его запустить на удаленном сервере?
Даже в выходной вы отвечаете за стабильную работу сайтов и обработку запросов. Только этот выходной особенный — пора и подарки получать!
Сохраняйте подборку статей про бэкенд на разных языках программирования. И не забудьте поделиться с коллегой — пригодится 👇
🔸 Как написать свой REST API на Go?
🔸 Как интегрировать работу с платформой NocoDB на бэкенде с помощью Repository Pattern и модуля PycoDB
🔸 Микросервисы на пальцах: API‑Gateway, API‑Composition, KrakenD, FastAPI
🔸 Как работать с Gin — фреймворком для Go
🔸 Что такое веб-сервер в Node․js и как его запустить на удаленном сервере?
У вас есть неограниченный бюджет на развитие IT в компании. Во что вы первым делом вложитесь?
🔥 — ИИ, ML, LLM и все, что с ними связано
❤️ — инструменты информационной безопасности
💯 — облачную инфраструктуру
🔥 — ИИ, ML, LLM и все, что с ними связано
❤️ — инструменты информационной безопасности
💯 — облачную инфраструктуру
❤67💯31🔥15🌚5
65% российских компаний увеличили инвестиции в IT в этом году. Треть из них выбрала ИИ ⚡
Развитие бизнеса требует вложений в технологии, а в лидеры трендов вырывается искусственный интеллект. 46% российских компаний уже используют облачную инфраструктуру для ИИ-задач или планируют начать в течение года.
Больше цифр — в совместном исследовании с Apple Hills Digital. Смотрите полный отчет в Академии Selectel➡️
Развиваете бизнес и ищете проверенные ресурсы? Разверните надежную IT-инфраструктуру для ИИ в Selectel➡️
Развитие бизнеса требует вложений в технологии, а в лидеры трендов вырывается искусственный интеллект. 46% российских компаний уже используют облачную инфраструктуру для ИИ-задач или планируют начать в течение года.
Больше цифр — в совместном исследовании с Apple Hills Digital. Смотрите полный отчет в Академии Selectel
Развиваете бизнес и ищете проверенные ресурсы? Разверните надежную IT-инфраструктуру для ИИ в Selectel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9🏆6🍾6
📊 Открываем курс «Искусственный интеллект для бизнеса»
С ним вы ответите «да» на сообщение тимлида и узнаете, как безопасно внедрять ИИ в процессы и извлекать из этого прибыль.
Курс состоит из пяти модулей, они все уже доступны для изучения. Авторы — эксперты из Selectel, X5 Digital и red_mad_robot.
Вы узнаете:
✔ как выбрать ИИ-инструмент под конкретную задачу,
✔ какие задачи стоит и не стоит делегировать ИИ,
✔ как внедрить ИИ в работу разных отделов и сделать его частью корпоративной культуры.
В конце курса вас ждет практика по созданию персонального ИИ-ассистента и бонусы на IT-инфраструктуру для его развертывания.
Обучение проходит онлайн — можно заниматься в комфортном темпе и в любое время. Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться➡️
С ним вы ответите «да» на сообщение тимлида и узнаете, как безопасно внедрять ИИ в процессы и извлекать из этого прибыль.
Курс состоит из пяти модулей, они все уже доступны для изучения. Авторы — эксперты из Selectel, X5 Digital и red_mad_robot.
Вы узнаете:
✔ как выбрать ИИ-инструмент под конкретную задачу,
✔ какие задачи стоит и не стоит делегировать ИИ,
✔ как внедрить ИИ в работу разных отделов и сделать его частью корпоративной культуры.
В конце курса вас ждет практика по созданию персонального ИИ-ассистента и бонусы на IT-инфраструктуру для его развертывания.
Обучение проходит онлайн — можно заниматься в комфортном темпе и в любое время. Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥14🏆5🔥4💯2
А теперь вопросы посложнее. Кто придумал термин «Искусственный интеллект»? Чем отличается инференс от обучения? 🦖
Если готовы ответить хотя бы на один, новый ИT-кроссворд — для вас. Мы составили 100 вопросов по AI и ML, которые будем выкладывать с 6 по 9 июля в блоге на Хабре. Каждый день — новая рубрика:
• модели и все, что с ними связано;
• история ML и AI;
• безопасность ML и AI;
• ML-железо.
Можно участвовать в одной категории или пройти весь кроссворд целиком. За правильные ответы будем начислять баллы, а лучших участников ждут наборы нашего мерча и бонусы на аренду серверов.
Регистрируйтесь, чтобы не пропустить старт➡️
Если готовы ответить хотя бы на один, новый ИT-кроссворд — для вас. Мы составили 100 вопросов по AI и ML, которые будем выкладывать с 6 по 9 июля в блоге на Хабре. Каждый день — новая рубрика:
• модели и все, что с ними связано;
• история ML и AI;
• безопасность ML и AI;
• ML-железо.
Можно участвовать в одной категории или пройти весь кроссворд целиком. За правильные ответы будем начислять баллы, а лучших участников ждут наборы нашего мерча и бонусы на аренду серверов.
Регистрируйтесь, чтобы не пропустить старт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🏆7🙏3🍾2
Пока ждете старта ИТ-кроссворда, углубите знания в ML.
Подготовили дайджест со свежими новостями в сфере
Пузырь ИИ все-таки лопнул? Компании все чаще отказываются от дорогих API и «звезд» вроде OpenAI, а вместо этого переходят на китайские модели-аналоги. Холодный расчет, рациональный подход к масштабированию или новый тренд?
А теперь по порядку о всех новостях 👇
1️⃣ Китайские бесплатные нейросети догнали мировых лидеров
2️⃣ Microsoft упрощает работу с мощностями для ИИ
3️⃣ Российский законопроект об ИИ радикально переписали
Хотите узнать больше? Узнайте больше про мультимодальные системы и новые чипы от OpenAI в Академии Selectel 👉
Подготовили дайджест со свежими новостями в сфере
Пузырь ИИ все-таки лопнул? Компании все чаще отказываются от дорогих API и «звезд» вроде OpenAI, а вместо этого переходят на китайские модели-аналоги. Холодный расчет, рациональный подход к масштабированию или новый тренд?
А теперь по порядку о всех новостях 👇
1️⃣ Китайские бесплатные нейросети догнали мировых лидеров
Компания Zhipu AI выпустила новую открытую модель GLM-5.2. На тесте кодинга SWE-bench Pro она обошла новейшую закрытую GPT-5.5 и почти догнала дорогую Claude Opus 4.8. Для бизнеса и разработчиков качественный ИИ становится доступнее и дешевле.
2️⃣ Microsoft упрощает работу с мощностями для ИИ
Вышла технология Foundry Local для серверов Azure. Если говорить просто, она помогает разработчикам «умнее» распределять память видеокарт и автоматически объединять запросы пользователей. Как итог: серверы не перегружаются, работают на максимум, а компании экономят на дорогом оборудовании.
3️⃣ Российский законопроект об ИИ радикально переписали
Рядовые разработчики могут выдохнуть: государство решило не регулировать вообще всех, кто хоть раз запускал скрипт с ИИ. Весь фокус контроля сузился до создателей больших фундаментальных моделей, у которых под капотом — от 1 млрд параметров.
Хотите узнать больше? Узнайте больше про мультимодальные системы и новые чипы от OpenAI в Академии Selectel 👉
❤9🤔4⚡3❤🔥2
🐎 «Рабочие лошадки» для ваших RAG-систем
Мы говорим про семейство IBM Granite. С самого запуска они зарекомендовали себя для enterprise-решений. В особенности благодаря открытому доступу и полному отсутствию ограничений на коммерческое использование — достаточно задеплоить модель в контур.
Топ-5 причин, почему Granite подходит для RAG:
✅ Контекст 128K (обучение на 512K)
✅ Тренировка на enterprise-данных
✅ Гибридная архитектура (Mamba-2 + Transformer)
✅ Сертификация ISO 42001
✅ Лидер в индексе прозрачности языковых моделей
Модели IBM Granite уже доступны в нашем каталоге. Тестируйте через единый API без настройки железа от 158,9 ₽/час ➡️
Ставьте ❤️, если хотите получить инструкцию, как внедрить RAG в бизнес
Мы говорим про семейство IBM Granite. С самого запуска они зарекомендовали себя для enterprise-решений. В особенности благодаря открытому доступу и полному отсутствию ограничений на коммерческое использование — достаточно задеплоить модель в контур.
Топ-5 причин, почему Granite подходит для RAG:
RAG-системы часто работают с технической документацией и регламентами. 128K позволяет не дробить источники и сохранить связность контекста.
Сильная логика, мультиязычность (включая русский и европейские языки), нативная поддержка кода, таблиц и структурированных выводов.
При работе с длинным контекстом потребляет до 70% меньше VRAM, чем чистые трансформеры. больше документов в одном запросе, но с низкой стоимостью инференса.
Это единственное семейство моделей, которое соответствует первому в мире международному стандарту подотчетности и надежности в системах управления ИИ.
По итогам Foundation Model Transparency Index за 2025 год, разработчики семейства открыто предоставляют данные об обучении моделей, их архитектуре и качестве параметров. А это необходимо для безопасного внедрения в бизнес-процессы.
Модели IBM Granite уже доступны в нашем каталоге. Тестируйте через единый API без настройки железа от 158,9 ₽/час ➡️
Ставьте ❤️, если хотите получить инструкцию, как внедрить RAG в бизнес
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤4🔥2🌚1💯1🤣1
Три заветных слова для бизнеса 👇
Мы внедрили RAG
Вчера мы рассказали про подходящие ИИ-модели для RAG. Сегодня делимся подробным чек-листом — что нужно проверить на каждом этапе внедрения.
Что нужно для внедрения RAG? Конечно, подходящие ИИ-модели:
🔹 Модели встраивания (Embedding models)
Отвечают за поиск, а конкретнее — переводят текст (вопросы пользователя и документы из базы знаний) в числовые векторы.
🔹 Переранжировщики (Reranker models)
Уточняют результаты поиска. Они анализируют найденные фрагменты и сортируют их по степени релевантности для языковой модели.
🔹 Большие языковые модели (LLM)
Отвечают за генерацию. Получают от пользователя вопрос вместе с найденным контекстом и формируют связный ответ.
Все классы уже доступны в нашем каталоге ИИ-моделей. Веб-интерфейс позволяет отправлять RAG-контекст в любые подключенные языковые модели: локальные (через Ollama/vLLM) или облачные (OpenAI, Anthropic, Mistral).
Разверните свою за пару кликов➡️
Вчера мы рассказали про подходящие ИИ-модели для RAG. Сегодня делимся подробным чек-листом — что нужно проверить на каждом этапе внедрения.
RAG-системы значительно упрощают поиск нужной информации по базе знаний компаний. Они же сокращают время на обработку запросов, сохраняют конфиденциальность внутренних данных компании и уменьшают риск «выдуманных ответов». Алгоритм простой: нейросеть получает запрос и отвечает на основе загруженных регламентов и документов.
Что нужно для внедрения RAG? Конечно, подходящие ИИ-модели:
🔹 Модели встраивания (Embedding models)
Отвечают за поиск, а конкретнее — переводят текст (вопросы пользователя и документы из базы знаний) в числовые векторы.
🔹 Переранжировщики (Reranker models)
Уточняют результаты поиска. Они анализируют найденные фрагменты и сортируют их по степени релевантности для языковой модели.
🔹 Большие языковые модели (LLM)
Отвечают за генерацию. Получают от пользователя вопрос вместе с найденным контекстом и формируют связный ответ.
Все классы уже доступны в нашем каталоге ИИ-моделей. Веб-интерфейс позволяет отправлять RAG-контекст в любые подключенные языковые модели: локальные (через Ollama/vLLM) или облачные (OpenAI, Anthropic, Mistral).
Разверните свою за пару кликов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡4❤3🍾2