Как работает Dynamic Batching для AI-запросов? ⚡
Когда AI-сервис получает много запросов, обрабатывать каждый отдельно неэффективно. Dynamic Batching позволяет объединять запросы в группы прямо во время работы сервера. 👇
🔹 Формирование батча
Сервер собирает несколько запросов, которые поступили примерно одновременно, и объединяет их в один пакет для обработки на GPU.
🔹 Динамическая обработка
В отличие от статического батчинга, сервер не ждёт фиксированного количества запросов. Батч формируется в зависимости от текущей нагрузки.
🔹 Использование GPU
Вместо множества небольших операций GPU выполняет более крупные параллельные вычисления, что повышает общую производительность.
🔹 Баланс между скоростью и задержкой
Сервер может немного подождать новые запросы, чтобы сформировать батч. Это повышает throughput, но долгое ожидание увеличивает задержку для пользователя.
Специалисты ONSOFT помогут вам оптимизировать и повысить производительность LLM-сервисов 👉 on-soft.ru/ru/contact
Когда AI-сервис получает много запросов, обрабатывать каждый отдельно неэффективно. Dynamic Batching позволяет объединять запросы в группы прямо во время работы сервера. 👇
🔹 Формирование батча
Сервер собирает несколько запросов, которые поступили примерно одновременно, и объединяет их в один пакет для обработки на GPU.
🔹 Динамическая обработка
В отличие от статического батчинга, сервер не ждёт фиксированного количества запросов. Батч формируется в зависимости от текущей нагрузки.
🔹 Использование GPU
Вместо множества небольших операций GPU выполняет более крупные параллельные вычисления, что повышает общую производительность.
🔹 Баланс между скоростью и задержкой
Сервер может немного подождать новые запросы, чтобы сформировать батч. Это повышает throughput, но долгое ожидание увеличивает задержку для пользователя.
Специалисты ONSOFT помогут вам оптимизировать и повысить производительность LLM-сервисов 👉 on-soft.ru/ru/contact
🔥1
Как Speculative Decoding ускоряет генерацию? ⚡
Генерация ответа у LLM происходит токен за токеном, поэтому длинные ответы могут занимать много времени. Speculative Decoding позволяет ускорить этот процесс за счёт совместной работы двух моделей. 👇
🔹 Две модели вместо одной
Большая модель отвечает за качество, а небольшая — быстро предсказывает несколько следующих токенов.
🔹 Предварительная генерация
Малая модель заранее предлагает последовательность токенов, которые может продолжить большая модель.
🔹 Быстрая проверка
Большая модель проверяет сразу несколько предложенных токенов за один проход. Подходящие принимаются, а ошибочные заменяются.
🔹 Меньше вычислений
Большая модель выполняет меньше последовательных шагов, поэтому при удачных предсказаниях скорость генерации заметно возрастает.
Специалисты ONSOFT помогут вам оптимизировать AI-инфраструктуру и повышать скорость работы LLM-сервисов 👉 on-soft.ru/ru/contact
Генерация ответа у LLM происходит токен за токеном, поэтому длинные ответы могут занимать много времени. Speculative Decoding позволяет ускорить этот процесс за счёт совместной работы двух моделей. 👇
🔹 Две модели вместо одной
Большая модель отвечает за качество, а небольшая — быстро предсказывает несколько следующих токенов.
🔹 Предварительная генерация
Малая модель заранее предлагает последовательность токенов, которые может продолжить большая модель.
🔹 Быстрая проверка
Большая модель проверяет сразу несколько предложенных токенов за один проход. Подходящие принимаются, а ошибочные заменяются.
🔹 Меньше вычислений
Большая модель выполняет меньше последовательных шагов, поэтому при удачных предсказаниях скорость генерации заметно возрастает.
Специалисты ONSOFT помогут вам оптимизировать AI-инфраструктуру и повышать скорость работы LLM-сервисов 👉 on-soft.ru/ru/contact
Как определить оптимальную модель по цене и качеству? 💰
Выбор LLM — это не всегда поиск самой мощной модели. Для бизнеса важно найти баланс между качеством ответов, скоростью работы и стоимостью. 👇
🔹 Определить требования
Сначала нужно понять, какие задачи будет решать модель: генерация текста, анализ документов, работа с кодом или AI-агенты.
🔹 Сравнить качество
Одинаковые тестовые запросы позволяют оценить точность, стабильность и соответствие ответов требованиям бизнеса.
🔹 Посчитать стоимость
Важно учитывать цену входных и выходных токенов, объём контекста и количество запросов. Более дорогая модель не всегда оказывается выгоднее.
🔹 Скорость обработки
Задержка ответа и количество обрабатываемых запросов напрямую влияют на пользовательский опыт и стоимость.
В итоге оптимальной становится модель, которая обеспечивает нужное качество при низких затратах.
Специалисты ONSOFT помогут вам подобрать и оптимизировать AI-модели под задачи бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact
Выбор LLM — это не всегда поиск самой мощной модели. Для бизнеса важно найти баланс между качеством ответов, скоростью работы и стоимостью. 👇
🔹 Определить требования
Сначала нужно понять, какие задачи будет решать модель: генерация текста, анализ документов, работа с кодом или AI-агенты.
🔹 Сравнить качество
Одинаковые тестовые запросы позволяют оценить точность, стабильность и соответствие ответов требованиям бизнеса.
🔹 Посчитать стоимость
Важно учитывать цену входных и выходных токенов, объём контекста и количество запросов. Более дорогая модель не всегда оказывается выгоднее.
🔹 Скорость обработки
Задержка ответа и количество обрабатываемых запросов напрямую влияют на пользовательский опыт и стоимость.
В итоге оптимальной становится модель, которая обеспечивает нужное качество при низких затратах.
Специалисты ONSOFT помогут вам подобрать и оптимизировать AI-модели под задачи бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact
🚀 Вебинар: Скилл-аудитор для 1С: как ИИ автоматически находит дубли, ошибки и аномалии в данных
📅 Дата: 20 августа 2026 | 13:00 МСК
📍 Где: онлайн
В больших 1С-проектах ошибки и аномалии в данных не всегда удается обнаружить вручную. Дубли, несоответствия и другие проблемы могут накапливаться годами и влиять на качество учета и работу бизнес-процессов.
На вебинаре рассмотрим:
🔹 что такое скилл-аудитор и как ИИ может проверять данные в 1С;
🔹 как автоматически находить дубли и потенциальные ошибки;
🔹 как выявлять аномалии и несоответствия в данных;
🔹 как формировать правила и сценарии для интеллектуального аудита;
🔹 практические примеры использования ИИ-аудитора в проектах на платформе 1С.
После вебинара вы узнаете, как использовать ИИ для автоматического контроля качества данных и быстрее находить проблемы, которые сложно обнаружить стандартными средствами.
🔗 Ссылка на регистрацию: ссылка
📅 Дата: 20 августа 2026 | 13:00 МСК
📍 Где: онлайн
В больших 1С-проектах ошибки и аномалии в данных не всегда удается обнаружить вручную. Дубли, несоответствия и другие проблемы могут накапливаться годами и влиять на качество учета и работу бизнес-процессов.
На вебинаре рассмотрим:
🔹 что такое скилл-аудитор и как ИИ может проверять данные в 1С;
🔹 как автоматически находить дубли и потенциальные ошибки;
🔹 как выявлять аномалии и несоответствия в данных;
🔹 как формировать правила и сценарии для интеллектуального аудита;
🔹 практические примеры использования ИИ-аудитора в проектах на платформе 1С.
После вебинара вы узнаете, как использовать ИИ для автоматического контроля качества данных и быстрее находить проблемы, которые сложно обнаружить стандартными средствами.
🔗 Ссылка на регистрацию: ссылка
🔥2
✅ Провели вебинар на тему: «Скилл-аудитор для 1С: как ИИ автоматически находит дубли, ошибки и аномалии в данных»
Спасибо всем, кто присоединился к нам! 🙌
На вебинаре мы подробно разобрали, как ИИ может автоматизировать аудит данных в 1С, находить дубли, ошибки и аномалии и помогать специалистам быстрее выявлять проблемы, которые сложно обнаружить при обычной ручной проверке.
Показали, как с помощью скилл-аудитора можно анализировать данные 1С, находить подозрительные записи и использовать ИИ для повышения качества и надежности данных.
В рамках вебинара рассмотрели:
🔹 что такое скилл-аудитор и как ИИ может проверять данные в 1С;
🔹 как автоматически находить дубли и потенциальные ошибки;
🔹 как выявлять аномалии и несоответствия в данных;
🔹 как настроить сценарии интеллектуального аудита;
🔹 практический пример использования скилл-аудитора в проекте на платформе 1С
🎥 Запись вебинара и презентацию можно посмотреть по ссылке ниже:
https://files.on-soft.ru/s/BLc2
Спасибо всем, кто присоединился к нам! 🙌
На вебинаре мы подробно разобрали, как ИИ может автоматизировать аудит данных в 1С, находить дубли, ошибки и аномалии и помогать специалистам быстрее выявлять проблемы, которые сложно обнаружить при обычной ручной проверке.
Показали, как с помощью скилл-аудитора можно анализировать данные 1С, находить подозрительные записи и использовать ИИ для повышения качества и надежности данных.
В рамках вебинара рассмотрели:
🔹 что такое скилл-аудитор и как ИИ может проверять данные в 1С;
🔹 как автоматически находить дубли и потенциальные ошибки;
🔹 как выявлять аномалии и несоответствия в данных;
🔹 как настроить сценарии интеллектуального аудита;
🔹 практический пример использования скилл-аудитора в проекте на платформе 1С
🎥 Запись вебинара и презентацию можно посмотреть по ссылке ниже:
https://files.on-soft.ru/s/BLc2
👍2
Почему AI нельзя сделать полностью детерминированным? 🤖
Даже при одинаковом запросе AI не всегда обязан возвращать абсолютно одинаковый результат. На это влияет не только случайность, но и особенности работы современных моделей. 👇
🔹 Вероятностная генерация
LLM выбирает следующий токен из нескольких возможных вариантов. При ненулевой температуре разные варианты могут иметь разные вероятности.
🔹 Сложность контекста
Даже небольшие изменения в запросе, контексте или порядке данных могут привести к другому результату.
🔹 Особенности вычислений
Параллельные вычисления на GPU и некоторые операции могут давать небольшие числовые различия, которые иногда влияют на итоговую генерацию.
🔹 Внешние данные и инструменты
Если AI использует поиск, базы данных, API или другие инструменты, результаты могут изменяться со временем.
Специалисты ONSOFT помогут вам создать надёжные AI-системы с контролируемым поведением 👉 on-soft.ru/ru/contact
Даже при одинаковом запросе AI не всегда обязан возвращать абсолютно одинаковый результат. На это влияет не только случайность, но и особенности работы современных моделей. 👇
🔹 Вероятностная генерация
LLM выбирает следующий токен из нескольких возможных вариантов. При ненулевой температуре разные варианты могут иметь разные вероятности.
🔹 Сложность контекста
Даже небольшие изменения в запросе, контексте или порядке данных могут привести к другому результату.
🔹 Особенности вычислений
Параллельные вычисления на GPU и некоторые операции могут давать небольшие числовые различия, которые иногда влияют на итоговую генерацию.
🔹 Внешние данные и инструменты
Если AI использует поиск, базы данных, API или другие инструменты, результаты могут изменяться со временем.
Специалисты ONSOFT помогут вам создать надёжные AI-системы с контролируемым поведением 👉 on-soft.ru/ru/contact
🔥2
Как проектировать AI-систему с гарантированным fallback? 🛡️
AI-сервисы могут столкнуться с недоступностью модели, перегрузкой инфраструктуры или ошибкой внешнего API. Поэтому надёжная архитектура должна заранее предусматривать резервный сценарий. 👇
🔹 Основной и резервный путь
Для критичных операций заранее определяют основной AI-сервис и альтернативный вариант, который может взять обработку на себя при сбое.
🔹 Автоматическое переключение
Система отслеживает ошибки, таймауты и недоступность сервиса. При проблеме запрос автоматически перенаправляется на резервный путь.
🔹 Fallback без AI
Для важных бизнес-процессов резервным сценарием может быть не другая модель, а обычная бизнес-логика, шаблонный ответ или передача задачи сотруднику.
🔹 Контроль результата
После переключения система должна проверять качество и корректность результата, чтобы fallback не превращался в новый источник ошибок.
Надёжный fallback позволяет AI-системе продолжать работу даже при сбоях отдельных компонентов и внешних сервисов.
Специалисты ONSOFT помогут вам спроектировать отказоустойчивые AI-системы для бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact
AI-сервисы могут столкнуться с недоступностью модели, перегрузкой инфраструктуры или ошибкой внешнего API. Поэтому надёжная архитектура должна заранее предусматривать резервный сценарий. 👇
🔹 Основной и резервный путь
Для критичных операций заранее определяют основной AI-сервис и альтернативный вариант, который может взять обработку на себя при сбое.
🔹 Автоматическое переключение
Система отслеживает ошибки, таймауты и недоступность сервиса. При проблеме запрос автоматически перенаправляется на резервный путь.
🔹 Fallback без AI
Для важных бизнес-процессов резервным сценарием может быть не другая модель, а обычная бизнес-логика, шаблонный ответ или передача задачи сотруднику.
🔹 Контроль результата
После переключения система должна проверять качество и корректность результата, чтобы fallback не превращался в новый источник ошибок.
Надёжный fallback позволяет AI-системе продолжать работу даже при сбоях отдельных компонентов и внешних сервисов.
Специалисты ONSOFT помогут вам спроектировать отказоустойчивые AI-системы для бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact
🔥1
🚀 Демо-день «Спринт 2.0»
Для нас это стал действительно классный опыт: выйти на сцену, рассказать о своём проекте, пообщаться с участниками, экспертами и другими командами и просто почувствовать эту невероятную атмосферу.
Очень понравилась организация, энергия мероприятия и люди, которые собрались вокруг. Такие события заряжают, дают новые знакомства, идеи и желание двигаться дальше.
Спасибо команде ФРИИ и «Спринта 2.0» за возможность стать частью этого дня, за поддержку и такую классную площадку для общения и развития! 💙
А мы забираем с собой эмоции, новые контакты и ещё больше мотивации делать наш продукт лучше. 🙌
Для нас это стал действительно классный опыт: выйти на сцену, рассказать о своём проекте, пообщаться с участниками, экспертами и другими командами и просто почувствовать эту невероятную атмосферу.
Очень понравилась организация, энергия мероприятия и люди, которые собрались вокруг. Такие события заряжают, дают новые знакомства, идеи и желание двигаться дальше.
Спасибо команде ФРИИ и «Спринта 2.0» за возможность стать частью этого дня, за поддержку и такую классную площадку для общения и развития! 💙
А мы забираем с собой эмоции, новые контакты и ещё больше мотивации делать наш продукт лучше. 🙌
🔥5
Как объединить несколько поисковых алгоритмов в одном AI-сервисе? 🔎
Один алгоритм поиска не всегда хорошо работает со всеми типами запросов. Поэтому AI-сервисы часто комбинируют несколько подходов, чтобы повысить точность и полноту результатов. 👇
🔹 Комбинация разных методов
Система может одновременно использовать поиск по ключевым словам, семантический поиск по векторам и поиск по фильтрам или метаданным.
🔹 Общий слой поиска
Все алгоритмы подключаются через единый сервис, который принимает запрос и передаёт его нужным поисковым механизмам.
🔹 Объединение результатов
Полученные результаты собираются в единый список, после чего система может оценить их релевантность и убрать дубликаты.
🔹 Выбор подходящего алгоритма
В зависимости от типа запроса AI может определить, какой способ поиска использовать — один конкретный или сразу несколько.
Специалисты ONSOFT помогут вам создать AI-сервисы с гибким поиском и интеграцией корпоративных данных 👉 on-soft.ru/ru/contact
Один алгоритм поиска не всегда хорошо работает со всеми типами запросов. Поэтому AI-сервисы часто комбинируют несколько подходов, чтобы повысить точность и полноту результатов. 👇
🔹 Комбинация разных методов
Система может одновременно использовать поиск по ключевым словам, семантический поиск по векторам и поиск по фильтрам или метаданным.
🔹 Общий слой поиска
Все алгоритмы подключаются через единый сервис, который принимает запрос и передаёт его нужным поисковым механизмам.
🔹 Объединение результатов
Полученные результаты собираются в единый список, после чего система может оценить их релевантность и убрать дубликаты.
🔹 Выбор подходящего алгоритма
В зависимости от типа запроса AI может определить, какой способ поиска использовать — один конкретный или сразу несколько.
Специалисты ONSOFT помогут вам создать AI-сервисы с гибким поиском и интеграцией корпоративных данных 👉 on-soft.ru/ru/contact
Как ограничить LLM фиксированным форматом ответа? 📋
LLM по умолчанию генерирует свободный текст, но бизнес-системам часто нужен строго определённый формат. Например, JSON с конкретными полями. Для этого используются механизмы Structured Output. 👇
🔹 Задать структуру
В запросе можно определить, какие поля и типы данных должен содержать ответ модели.
🔹 Использовать JSON Schema
Схема позволяет заранее описать допустимый формат ответа и ограничить структуру генерируемых данных.
🔹 Проверять результат
После генерации система может валидировать ответ и автоматически обрабатывать ошибки или повторять запрос.
🔹 Интегрировать с другими системами
Структурированный ответ легко передавать в CRM, ERP, API и другие сервисы без дополнительного преобразования текста.
Такой подход делает поведение LLM более предсказуемым и упрощает её интеграцию с бизнес-системами.
Специалисты ONSOFT помогут интегрировать LLM в корпоративные системы и автоматизировать бизнес-процессы 👉 on-soft.ru/ru/contact
LLM по умолчанию генерирует свободный текст, но бизнес-системам часто нужен строго определённый формат. Например, JSON с конкретными полями. Для этого используются механизмы Structured Output. 👇
🔹 Задать структуру
В запросе можно определить, какие поля и типы данных должен содержать ответ модели.
🔹 Использовать JSON Schema
Схема позволяет заранее описать допустимый формат ответа и ограничить структуру генерируемых данных.
🔹 Проверять результат
После генерации система может валидировать ответ и автоматически обрабатывать ошибки или повторять запрос.
🔹 Интегрировать с другими системами
Структурированный ответ легко передавать в CRM, ERP, API и другие сервисы без дополнительного преобразования текста.
Такой подход делает поведение LLM более предсказуемым и упрощает её интеграцию с бизнес-системами.
Специалисты ONSOFT помогут интегрировать LLM в корпоративные системы и автоматизировать бизнес-процессы 👉 on-soft.ru/ru/contact