Один из способов упростить работу и упорядочить хаос в консоли — разделить окно терминала на панели и автоматизировать сессии.
Выручит с этим утилита tmux. В карточках рассказали, как ее установить и запустить первые команды. Больше про бессрочные сессии и автоматизацию рассказали в статье
Проходите прямо сейчас
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14🤩5🔥3 2
Развернуть Qwen в своем контуре проще, чем кажется ▶️
Локальный запуск дает больше контроля над моделью и данными. Запросы остаются внутри вашей инфраструктуры, а LLM можно дообучать без оплаты за токены и зависимости от стороннего API.
Как выглядит такое развертывание на практике, показываем в новой инструкции Академии Selectel, где пошагово разбираем локальный запуск Qwen. На ПК используем Ollama, а для серверного сценария — vLLM в Docker. Затем настраиваем доступ к API извне и переводим его на HTTPS через Caddy. Завершаем проверкой работы модели и доступа к ней.
Сохраняйте материал и разворачивайте Qwen под свои задачи➡️
Локальный запуск дает больше контроля над моделью и данными. Запросы остаются внутри вашей инфраструктуры, а LLM можно дообучать без оплаты за токены и зависимости от стороннего API.
Как выглядит такое развертывание на практике, показываем в новой инструкции Академии Selectel, где пошагово разбираем локальный запуск Qwen. На ПК используем Ollama, а для серверного сценария — vLLM в Docker. Затем настраиваем доступ к API извне и переводим его на HTTPS через Caddy. Завершаем проверкой работы модели и доступа к ней.
Сохраняйте материал и разворачивайте Qwen под свои задачи
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤11❤🔥3🤣3
Продолжаем рассказывать о локальном развертывании LLM ⚙️
На что вы в первую очередь смотрите при выборе модели и GPU-конфигурации? 👀
🦖 — объем видеопамяти
👏 — стоимость GPU
💯 — скорость инференса
❤️ — качество решения задачи
На что вы в первую очередь смотрите при выборе модели и GPU-конфигурации? 👀
👏 — стоимость GPU
💯 — скорость инференса
❤️ — качество решения задачи
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Снижаем требования LLM к видеопамяти без потери качества 👉
Представим, что для задач бизнеса лучше всего подходит модель на 70 млрд параметров. Но запуск такой модели в исходной точности требует сразу нескольких GPU и заметно увеличивает стоимость инфраструктуры.
🦖 Сократить требования к ресурсам помогает квантование — представление весов модели с меньшей разрядностью. Оно уменьшает необходимый объем видеопамяти и позволяет запустить LLM на более доступной GPU-конфигурации. При этом степень сжатия и влияние на качество зависят от выбранного формата представления модели.
В карточках сравниваем основные форматы моделей по объему VRAM и сценариям использования. Сохраняйте и сверяйтесь при расчете ресурсов⤵️
Хотите внедрить ИИ в рабочие процессы? Регистрируйтесь на бесплатный курс «Искусственный интеллект для бизнеса» от Академии Selectel➡️
Представим, что для задач бизнеса лучше всего подходит модель на 70 млрд параметров. Но запуск такой модели в исходной точности требует сразу нескольких GPU и заметно увеличивает стоимость инфраструктуры.
В карточках сравниваем основные форматы моделей по объему VRAM и сценариям использования. Сохраняйте и сверяйтесь при расчете ресурсов
Хотите внедрить ИИ в рабочие процессы? Регистрируйтесь на бесплатный курс «Искусственный интеллект для бизнеса» от Академии Selectel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥13🔥6🥰5❤3
Уже развернули Qwen по инструкции в понедельник? Мы приготовили новую. Ставьте 30 ❤️, чтобы получить.
❤62❤🔥6🕊3
🤔 Как развернуть ИИ-агента, который возьмет на себя рутину?
OpenClaw — тот самый ИИ-агент, который всколыхнул сеть в 2026 году. Когда в одном из кейсов у него не вышло забронировать столик на сайте ресторана, он пошел дальше: позвонил администратору.
OpenClaw уже не просто чат-бот, а автономный open-source фреймворк, который может фактически выполнять задачи от вашего лица. Поэтому он так популярен для рутинных задач — от настройки рабочего окружения до заказа блюд.
ИИ-агент работает на базе LLM, которая запоминает контекст диалога. Безопаснее развернуть его на выделенном сервере. В новом гайде Академии Selectel рассказали, как установить OpenClaw локально➡️
Больше обзоров и инструкций — на бесплатном мини-курсе «ИИ-агенты и ассистенты: от запуска до создания первых проектов»➡️
OpenClaw — тот самый ИИ-агент, который всколыхнул сеть в 2026 году. Когда в одном из кейсов у него не вышло забронировать столик на сайте ресторана, он пошел дальше: позвонил администратору.
OpenClaw уже не просто чат-бот, а автономный open-source фреймворк, который может фактически выполнять задачи от вашего лица. Поэтому он так популярен для рутинных задач — от настройки рабочего окружения до заказа блюд.
ИИ-агент работает на базе LLM, которая запоминает контекст диалога. Безопаснее развернуть его на выделенном сервере. В новом гайде Академии Selectel рассказали, как установить OpenClaw локально
Больше обзоров и инструкций — на бесплатном мини-курсе «ИИ-агенты и ассистенты: от запуска до создания первых проектов»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13🔥6❤🔥3
Приходят как-то LLM, RAG и агент в бизнес-процесс 🧊
И выясняется, что каждому нужна своя задача
ИИ позволяет автоматизировать процессы на разной глубине. Для простых сценариев часто хватает LLM. Если модели нужен доступ к внутренним и актуальным данным, подключают RAG. А сценарии с несколькими системами берут на себя агенты.
В этом многообразии важно отталкиваться от реальных потребностей бизнеса: слишком сложное решение может затянуть внедрение ИИ и не оправдать вложений.
Собрали шпаргалку, которая поможет быстро сравнить три подхода. А за подробными материалами о работе с нейросетями приходите на бесплатный курс «Искусственный интеллект для бизнеса»➡️
И выясняется, что каждому нужна своя задача
ИИ позволяет автоматизировать процессы на разной глубине. Для простых сценариев часто хватает LLM. Если модели нужен доступ к внутренним и актуальным данным, подключают RAG. А сценарии с несколькими системами берут на себя агенты.
В этом многообразии важно отталкиваться от реальных потребностей бизнеса: слишком сложное решение может затянуть внедрение ИИ и не оправдать вложений.
Собрали шпаргалку, которая поможет быстро сравнить три подхода. А за подробными материалами о работе с нейросетями приходите на бесплатный курс «Искусственный интеллект для бизнеса»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11 9❤4❤🔥1
Пока вы читаете один обзор, азиатские разработчики выпускают несколько новых моделей и обновлений. Собрали материалы, которые не устареют к следующему релизу. Внутри — практика, инструкции и тесты на железе.
🔹 Как Kimi K3 заставил Alibaba выпустить Qwen3.8
Следим за гонкой на триллионы параметров и выясняем, насколько «открытыми» остаются веса такого масштаба.
🔹 Тестируем DeepSeek, Qwen и MiniMax на HGX B300
Проверяем их на сервере с 2,3 ТБ VRAM и делимся рецептами для vLLM.
🔹 Как добавить свою ИИ-модель в aish
Показываем, как подключить GLM-5.2 из ИИ-роутера Selectel через интерфейс или конфиг.
🔹 GLM: self-hosted против Claude и GPT
Сравниваем два подхода на практических кейсах и смотрим, когда лучше выбрать локальный, а когда облачный контур.
🔹 Как запустить DeepSeek локально
Ставим DeepSeek через LM Studio и Ollama, настраиваем SSL и выясняем, где в этой схеме пригодится RAG.
❤️ — если уже используете китайские модели в работе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Какая LLM подойдет вашему проекту? 🎯
Проверьте в Token Factory: GLM 5.3 Flash, Qwen3.8 Flash Next, DeepSeek-v4.1-flash-1017 и другие популярные open-source модели уже развернуты на серверах Selectel и готовы к работе через единый OpenAI-совместимый API.
Обработка данных проходит в России. Можно сразу переходить к тестам на задачах 👇
Проверьте в Token Factory: GLM 5.3 Flash, Qwen3.8 Flash Next, DeepSeek-v4.1-flash-1017 и другие популярные open-source модели уже развернуты на серверах Selectel и готовы к работе через единый OpenAI-совместимый API.
Обработка данных проходит в России. Можно сразу переходить к тестам на задачах 👇