Блог
Новости, туториалы и инсайты об AI-разработке
MemGPT и Letta иерархическая память для LLM в 2026 году
MemGPT (проект переименован в Letta еще в сентябре 2024 года) — архитектура, где языковая модель сама решает, что держать в контекстном окне, а что вынести во внешнее хранилище. Иерархическая память LLM здесь работает почти как в обычном компьютере:…
Ollama как API-сервер: используем локальные модели в своих скриптах и приложениях
Ollama API это не отдельная функция, которую нужно где-то включать, а обычный REST-сервер, который Ollama поднимает на localhost сразу после установки. Даже когда вы просто вводите ollama run llama3.2 и общаетесь с моделью в терминале, команда под ка…
Ollama Cloud: облачные модели без своей видеокарты — что это и как подключить
Ollama Cloud — это облачные модели самой компании Ollama, которые запускаются не на вашей видеокарте, а на ее серверах. Команды и API остаются те же, что и для локального запуска, меняется только место, где физически считается модель. В статье разбер…
Open WebUI: браузерный интерфейс для Ollama вместо терминала
Open WebUI — open-source веб-интерфейс, который подключается к уже запущенному серверу Ollama и превращает голый терминал в привычный чат вроде ChatGPT. История диалогов, несколько параллельных чатов, загрузка файлов через кнопку, а не через путь в к…
llama.cpp: движок под капотом Ollama и LM Studio — когда нужен прямой доступ
Llama.cpp — это движок инференса на C/C++, на котором построены Ollama, LM Studio и десятки других программ для локального запуска нейросетей. Когда вы жмете кнопку "загрузить модель" в удобном интерфейсе, под капотом всё равно работает именно он. В…
vLLM: серверный инференс локальных моделей с высокой пропускной способностью
vLLM — это open-source библиотека для инференса больших языковых моделей, заточенная под одну задачу: обслуживать десятки и сотни одновременных запросов к одной модели с максимальной пропускной способностью GPU. В отличие от Ollama и LM Studio, котор…
GGUF: уровни квантизации Q4, Q5, Q8 — как выбрать баланс качества и размера
Открываете каталог моделей на Hugging Face, вводите название модели — и видите не один файл, а десяток вариантов с припиской вроде Q4_K_M или Q8_0. Это не разные модели. Это одна и та же нейросеть, сохраненная с разной точностью хранения весов — и в…
GGUF без цензуры: что реально означают "uncensored" модели технически
Uncensored в названии GGUF-модели на Hugging Face не означает "убрали фильтр сверху". Это конкретная техническая операция дообучения, которая меняет веса модели так же, как их менял alignment на предыдущем этапе. В статье разбираем механику простыми…
Локальные нейросети для генерации изображений и видео: ComfyUI, Flux, Wan
Локальные нейросети для генерации изображений и видео в 2026 году держатся на трех вещах: узловом интерфейсе ComfyUI, открытых моделях Flux, Wan и LTX и GGUF-квантовании, которое ужимает эти модели под обычную видеокарту. Разница с закрытыми сервисам…
Какой компьютер и видеокарта нужны для локальной нейросети
Главный параметр, от которого зависит, какой компьютер нужен для локальной нейросети, это объем видеопамяти (VRAM) на видеокарте, а не мощность процессора и не количество оперативной памяти. Модель и все ее промежуточные вычисления должны помещаться…
Ollama vs LM Studio vs vLLM vs llama.cpp: что выбрать в 2026
Выбор между Ollama, LM Studio, vLLM и llama.cpp зависит не от того, какой инструмент «лучше», а от сценария. Ollama побеждает по простоте старта, LM Studio даёт визуальный интерфейс и встроенный RAG, vLLM держит продакшн-нагрузку с сотнями пользовате…
CodeRabbit vs Greptile сравнение AI-ревьюеров pull request 2026
CodeRabbit AI и Greptile - два самых обсуждаемых AI-ревьюера pull request в 2026 году, и выбор между ними реально влияет на скорость мерджа и число багов, которые долетают до прода. CodeRabbit держит ставку на широкую поддержку платформ и аккуратност…
DeepSeek Harness: разбор фреймворка, набравшего 140 000+ звёзд за считанные дни
DeepSeek Harness — это открытый агентный фреймворк от DeepSeek AI, вышедший 13 августа 2026 года и набравший свыше 140 000 звёзд на GitHub всего за четыре дня. Простыми словами: это не модель и не чат-бот, а обвязка вокруг модели, которая даёт агенту…
Microsoft AutoGen: мультиагентный фреймворк — как устроен и с чего начать
AutoGen — открытый фреймворк Microsoft Research для мультиагентных систем. Вместо одной нейросети, которая пытается сделать всё сама и ошибается, вы собираете команду AI-агентов, и они решают задачу в диалоге друг с другом: один пишет код, второй его…
Квантование моделей GGUF и vLLM 2026 практический гайд
Квантование моделей — это сжатие весов нейросети с 16-битной точности до 8, 5 или 4 бит, чтобы модель поместилась в доступную видеопамять и работала быстрее. GGUF решает эту задачу для локального запуска через llama.cpp: скачал файл, запустил на своё…
Стриминговые AI приложения на WebSocket и real-time 2026
Если ваш AI-чат показывает крутящийся спиннер, пока ответ генерируется целиком, а потом выбрасывает его одним куском — пользователь уже мысленно закрыл вкладку. Стриминг ответов LLM через WebSocket для AI чата или SSE решает эту проблему: текст появл…
Озвучка текста нейросетью 2026 - 7 сервисов и свой TTS-стек
Озвучка текста нейросетью в 2026 году перестала быть баловством с роботизированными голосами. Топовые сервисы генерируют речь, которую сложно отличить от живого диктора, а бесплатные варианты закрывают базовые задачи без единого рубля. Ниже разберем…
Observability для LLM: что это и зачем AI-продукту трассировка
Observability для LLM-продукта это способность в любой момент точно ответить на три вопроса: что произошло на каждом шаге обработки запроса, сколько это стоило и почему ответ получился именно таким. Без нее отладка AI-продукта превращается в гадание…