DevOps

Быстрый старт: переключатель моделей llama.swap для локальных LLM, совместимых с OpenAI

Быстрый старт: переключатель моделей llama.swap для локальных LLM, совместимых с OpenAI

Горячая замена локальных LLM без изменения клиентов.

Вскоре вы будете жонглировать vLLM, llama.cpp и другими решениями — каждый стек на своем порту. Все downstream-системы все еще хотят один базовый URL /v1; иначе вы постоянно переставляете порты, профили и одноразовые скрипты. llama-swap — это прокси /v1 перед этими стеками.

Инструменты разработчика: полное руководство по современным рабочим процессам

Инструменты разработчика: полное руководство по современным рабочим процессам

Разработка программного обеспечения включает использование Git для контроля версий, Docker для контейнеризации, bash для автоматизации, PostgreSQL для баз данных и VS Code для редактирования кода — а также бесчисленное множество других инструментов, которые могут как повысить, так и снизить вашу продуктивность. На этой странице собраны основные шпаргалки, рабочие процессы и сравнения, необходимые для эффективной работы с полным стеком разработки.

Быстрый старт с LocalAI: запуск локальных LLM, совместимых с OpenAI

Быстрый старт с LocalAI: запуск локальных LLM, совместимых с OpenAI

Запустите собственные API, совместимые с OpenAI, с помощью LocalAI за несколько минут.

LocalAI — это самодостаточный сервер вывода с приоритетом на локальное использование, разработанный для работы как прямая замена OpenAI API для запуска ИИ-нагрузок на вашем собственном оборудовании (ноутбук, рабочая станция или сервер в центре обработки данных).

Быстрый старт с llama.cpp: командная строка и сервер

Быстрый старт с llama.cpp: командная строка и сервер

Как установить, настроить и использовать OpenCode

Я продолжаю возвращаться к llama.cpp для локального инференса — он предоставляет контроль, который Ollama и другие решения абстрагируют, и просто работает. Легко запускать модели GGUF интерактивно с помощью llama-cli или экспонировать HTTP API, совместимое с OpenAI, с помощью llama-server.

Инструменты для разработчиков ИИ: полное руководство по созданию приложений с использованием искусственного интеллекта

Инструменты для разработчиков ИИ: полное руководство по созданию приложений с использованием искусственного интеллекта

Искусственный интеллект меняет подход к написанию, ревью, развертыванию и поддержке программного обеспечения. От ИИ-ассистентов для написания кода до автоматизации GitOps и рабочих процессов DevOps, разработчики теперь полагаются на инструменты, основанные на ИИ, на всех этапах жизненного цикла ПО.

Airtable для разработчиков и DevOps — тарифные планы, API, вебхуки и примеры на Go/Python

Airtable для разработчиков и DevOps — тарифные планы, API, вебхуки и примеры на Go/Python

Airtable — ограничения бесплатного плана, API, вебхуки, Go и Python.

Airtable лучше всего рассматривать как платформу для создания приложений с низким уровнем кода, построенную вокруг совместного “базоподобного” интерфейса таблиц - отличное решение для быстрого создания операционных инструментов (внутренние трекеры, легковесные CRM, контентные конвейеры, очереди оценки ИИ), где неразработчикам нужен дружелюбный интерфейс, а разработчикам - API для автоматизации и интеграции.

Быстрый старт с OpenCode: установка, настройка и использование агента ИИ для кодирования в терминале

Быстрый старт с OpenCode: установка, настройка и использование агента ИИ для кодирования в терминале

Как установить, настроить и использовать OpenCode

OpenCode — это агент для программирования на базе ИИ с открытым исходным кодом, который можно запускать в терминале (TUI + CLI) с дополнительными интерфейсами для рабочего стола и IDE. Это руководство по быстрому старту OpenCode Quickstart: установка, проверка, подключение модели/провайдера и запуск рабочих процессов (CLI + API).

Мониторинг инференса LLM в продакшене (2026): Prometheus и Grafana для vLLM, TGI и llama.cpp

Мониторинг инференса LLM в продакшене (2026): Prometheus и Grafana для vLLM, TGI и llama.cpp

Мониторинг LLM с помощью Prometheus и Grafana

Инференс LLM выглядит как «еще один API» — до тех пор, пока не возникнут скачки задержки, не начнут накапливаться очереди, а ваши GPU не окажутся загружены по памяти на 95% без очевидной причины.

Сравнение и матрица функций объектного хранилища: Garage vs MinIO vs AWS S3

Сравнение и матрица функций объектного хранилища: Garage vs MinIO vs AWS S3

Обзор и сравнение AWS S3, Garage и MinIO.

AWS S3 остается “стандартным” базовым решением для объектного хранения: это полностью управляемая, сильно согласованная система, разработанная для чрезвычайно высокой долговечности и доступности. Garage и MinIO — это самонастраиваемые альтернативы, совместимые с S3: Garage предназначен для легковесных, геораспределенных кластеров малого и среднего размера, в то время как MinIO делает акцент на широком покрытии API S3 и высокой производительности в крупных развертываниях.

Реализация рабочих процессов с помощью Temporal на Go: полное руководство

Реализация рабочих процессов с помощью Temporal на Go: полное руководство

Создание рабочих процессов на Go с помощью Temporal SDK

Temporal — это open-source воркфлоу-движок корпоративного уровня, который позволяет разработчикам создавать надежные, масштабируемые и отказоустойчивые приложения для управления бизнес-процессами, используя знакомые языки программирования, такие как Go.

Наблюдаемость систем LLM: метрики, трассировка, логи и тестирование в продакшене

Наблюдаемость систем LLM: метрики, трассировка, логи и тестирование в продакшене

Стратегия полной наблюдаемости для инференса LLM и приложений LLM

Build an end-to-end observability strategy for LLM inference and LLM applications: what to measure, how to instrument, which tools to use, how to control cardinality and sampling, and how to deploy and scale the telemetry pipeline securely.
Наблюдаемость в продакшене: мониторинг, метрики, Prometheus и Grafana. Руководство (2026)

Наблюдаемость в продакшене: мониторинг, метрики, Prometheus и Grafana. Руководство (2026)

Метрики, дашборды, логи и оповещения для продакшен-систем: Prometheus, Grafana, Kubernetes и AI-нагрузки.

Наблюдаемость — это основа надежных продакшн-систем.

Без метрик, дашбордов и алертинга кластеры Kubernetes постепенно деградируют, рабочие нагрузки ИИ отказывают без предупреждения, а проблемы с задержками остаются незамеченными до тех пор, пока пользователи не начнут жаловаться.

Автоматизация браузеров на Python: Playwright, Selenium и другие

Автоматизация браузеров на Python: Playwright, Selenium и другие

Сравнение автоматизации браузера и E2E-тестирования на Python.

Выбор правильного стека автоматизации браузера в Python влияет на скорость и стабильность. Этот обзор сравнивает Playwright vs Selenium vs Puppeteer vs LambdaTest vs ZenRows vs Gauge - с акцентом на Python, с учетом, где подходят Node.js или другие языки.