Учебные материалы по LLM

Настройте среду Docker с несколькими GPU, тензорным параллелизмом и спекулятивным декодированием EAGLE, чтобы обслуживать Mistral Medium 3.5 128B через совместимый с OpenAI API.

Узнайте, как использовать Claude Code от Anthropic для улучшения рабочих процессов разработки ПО на практическом примере с библиотекой Supabase для Python.

Запустите Qwen3.6 27B на RTX 3090 и узнайте, как Multi-Token Prediction (MTP) в llama.cpp почти в 2 раза ускоряет локальный инференс LLM без апгрейда GPU.

Узнайте, чем отличаются gpt-realtime-2, gpt-realtime-translate и gpt-realtime-whisper от OpenAI, а затем протестируйте каждый с рабочим Python-кодом на WebSocket.

Узнайте, как запустить полноценную модель DeepSeek V4 Flash на одном GPU с помощью модифицированной сборки llama.cpp и совместимого файла GGUF в этом практическом руководстве.

Узнайте, как дообучить NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B на наборе данных вопросов и ответов по психологии на GPU RTX 3090 с использованием LoRA и TRL после загрузки модели с Hugging Face.

Узнайте, как использовать Qwen 3.6 Plus от Alibaba, Python и SDK OpenAI для построения конвейера автоматической обработки счетов с нативным зрением и вызовом инструментов.

Узнайте всё о новейшей модели генерации изображений от Google — Nano Banana 2, включая то, как создать итеративный чат‑редактор изображений с использованием API на Python.