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 👉
❤10🤔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
👍6❤5🔥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
⚡8❤4🍾3
Единственная игра, в которую можно играть на работе 🤩 ИТ-кроссворд от Selectel
Первый блок вопросов откроем в 12:00. Выигрывайте мерч и бонусы на аренду серверов 🦖
Первый блок вопросов откроем в 12:00. Выигрывайте мерч и бонусы на аренду серверов 🦖
❤🔥6😁2
В помощь к решению ИТ-кроссворда — материалы про AI и ML в нашем канале и Академии Selectel 🦖
Один из блоков кроссворда посвящен железу и инфраструктуре для машинного обучения. А некоторые вопросы могут отсылать к базе — виртуализации.
Посмотрим на ее историю от первых системных вызовов до современных MicroVM. Как появилась файловая изоляция и зачем нужен «механизм тюрем»? Все ответы уже в карточках. А более расширенную версию смотрите в нашем блоге.
Хотите узнать больше о системном администрировании? Присоединяйтесь к бесплатному курсу от Академии Selectel➡️
Один из блоков кроссворда посвящен железу и инфраструктуре для машинного обучения. А некоторые вопросы могут отсылать к базе — виртуализации.
Посмотрим на ее историю от первых системных вызовов до современных MicroVM. Как появилась файловая изоляция и зачем нужен «механизм тюрем»? Все ответы уже в карточках. А более расширенную версию смотрите в нашем блоге.
Хотите узнать больше о системном администрировании? Присоединяйтесь к бесплатному курсу от Академии Selectel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10💯3🍾3
У вас есть план по переносу IT-инфраструктуры с Docker на Podman? Поздравляем, 90% работы выполнено. Впереди еще 90%.
Да, в миграции на Podman одни плюсы:
• меньше расходов на RAM и CPU;
• нет громоздкого Docker daemon, который при перезапуске положит разом весь продакшен;
• образы будут совместимы, ничего не придется пересобирать.
Единственный момент — придется вникнуть в rootless-режим. Мы собрали инструкцию по миграции в Академии Selectel, чтобы было проще разобраться.
Чью сторону займете вы?
🐳 — спасибо, но останусь на Docker
❤️ — уже перехожу на Podman
Да, в миграции на Podman одни плюсы:
• меньше расходов на RAM и CPU;
• нет громоздкого Docker daemon, который при перезапуске положит разом весь продакшен;
• образы будут совместимы, ничего не придется пересобирать.
Единственный момент — придется вникнуть в rootless-режим. Мы собрали инструкцию по миграции в Академии Selectel, чтобы было проще разобраться.
Чью сторону займете вы?
🐳 — спасибо, но останусь на Docker
❤️ — уже перехожу на Podman
🐳13❤12🤔2🌚1
Пока вы разбираетесь с миграцией на Podman, у нас есть свежая новость!
⚡ Наше облако готово к новым требованиям Приказа ФСТЭК №117
Если ваша компания работает с госзаказчиками или ГИС, вы можете размещать IT-инфраструктуру в Selectel и быть уверенными в соответствии новым юридическим и техническим нормам.
В аттестованном сегменте облака Selectel выполнены все актуальные требования по защите данных — с использованием сертифицированных средств защиты информации. А значит, вы можете доверять облачной платформе Selectel чувствительные данные.
Разверните защищенную облачную инфраструктуру в Selectel➡️
⚡ Наше облако готово к новым требованиям Приказа ФСТЭК №117
Если ваша компания работает с госзаказчиками или ГИС, вы можете размещать IT-инфраструктуру в Selectel и быть уверенными в соответствии новым юридическим и техническим нормам.
В аттестованном сегменте облака Selectel выполнены все актуальные требования по защите данных — с использованием сертифицированных средств защиты информации. А значит, вы можете доверять облачной платформе Selectel чувствительные данные.
Разверните защищенную облачную инфраструктуру в Selectel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16🔥7⚡6
💿 Как выбрать диск в облаке, который потянет ваши задачи?
Все облачные диски можно разделить на две категории — сетевые и локальные. И вот в чем разница 👇
Локальный диск — это «выделенный» физический накопитель, подключенный напрямую к серверу через шину PCIe. Задержки минимальны, а пропускная способность стабильна и предсказуема. Они подойдут для задач, где скорость критична.
Сетевые диски — удаленное блочное хранилище, которое подключается к серверу по сети. Они не зависят от вычислительного узла, что позволяет легко переносить их между облачными серверами. В Selectel сетевые диски обладают трехкратной репликацией томов диска, которая обеспечивает высокую сохранность данных. К тому же, заявленные IOPS на таких дисках не меняются в зависимости от их размера.
Сохраняйте шпаргалку для будущих проектов. Подробности и алгоритм выбора диска на практике оставили в Академии Selectel➡️
Разобрались с дисками? Арендуйте облако для ваших задач в Selectel➡️
Все облачные диски можно разделить на две категории — сетевые и локальные. И вот в чем разница 👇
Локальный диск — это «выделенный» физический накопитель, подключенный напрямую к серверу через шину PCIe. Задержки минимальны, а пропускная способность стабильна и предсказуема. Они подойдут для задач, где скорость критична.
Сетевые диски — удаленное блочное хранилище, которое подключается к серверу по сети. Они не зависят от вычислительного узла, что позволяет легко переносить их между облачными серверами. В Selectel сетевые диски обладают трехкратной репликацией томов диска, которая обеспечивает высокую сохранность данных. К тому же, заявленные IOPS на таких дисках не меняются в зависимости от их размера.
Сохраняйте шпаргалку для будущих проектов. Подробности и алгоритм выбора диска на практике оставили в Академии Selectel
Разобрались с дисками? Арендуйте облако для ваших задач в Selectel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🏆7💯4👍3❤1
Облако по умолчанию небезопасно, потому что все данные доступны из интернета. Поверите в это утверждение?
Anonymous Quiz
28%
Конечно, правда
72%
Нет, миф
🌚6