Docker

Микросервисы для оркестрации ИИ/МО

Микросервисы для оркестрации ИИ/МО

Создавайте надежные конвейеры AI/ML с микросервисами на Go

По мере увеличения сложности задач ИИ и машинного обучения возрастает потребность в надежных системах оркестрации. Простота, производительность и поддержка одновременного выполнения задач делают Go идеальным выбором для создания оркестрационного слоя ML-конвейеров, даже если сами модели написаны на Python.

Кросс-модальные вложения: объединение модулей ИИ

Кросс-модальные вложения: объединение модулей ИИ

Объедините текст, изображения и аудио в общих пространствах встраивания

Кросc-модальные вложения представляют собой прорыв в искусственном интеллекте, позволяя понимать и анализировать различные типы данных в едином пространстве представления.

Инфраструктура искусственного интеллекта на потребительском оборудовании

Инфраструктура искусственного интеллекта на потребительском оборудовании

Развертывание корпоративного ИИ на бюджетном оборудовании с использованием открытых моделей.

Демократизация искусственного интеллекта уже здесь. С появлением открытых LLM, таких как Llama, Mistral и Qwen, которые теперь не уступают проприетарным моделям, команды могут создавать мощную инфраструктуру ИИ на потребительском оборудовании — значительно сокращая расходы при сохранении полного контроля над конфиденциальностью данных и развертыванием.

Создание REST API на Go: Полное руководство

Создание REST API на Go: Полное руководство

Создавайте готовые к производству REST API с помощью мощной экосистемы Go

Создание высокопроизводительных REST API на Go стало стандартным подходом для работы систем в Google, Uber, Dropbox и бесчисленном количестве стартапов.

Установка и использование Grafana на Ubuntu: полное руководство

Установка и использование Grafana на Ubuntu: полное руководство

Настройте Grafana для мониторинга и визуализации

Grafana — это ведущая открытая платформа для мониторинга и наблюдения, которая преобразует метрики, логи и трассировки в действенные инсайты через потрясающие визуализации.

Helm Charts: Управление пакетами в Kubernetes

Helm Charts: Управление пакетами в Kubernetes

Развёртывание Kubernetes с управлением пакетов Helm

Helm изменил подход к развертыванию приложений в Kubernetes, внедрив концепции управления пакетами, знакомые из традиционных операционных систем.

Архитектурные шаблоны для обеспечения безопасности данных: в состоянии покоя, в процессе передачи и во время выполнения

Архитектурные шаблоны для обеспечения безопасности данных: в состоянии покоя, в процессе передачи и во время выполнения

Полное руководство по безопасности - данные в состоянии покоя, в транзите, во время выполнения

Когда данные становятся ценным активом, их защита никогда не была более критичной. С момента создания информации до момента ее утилизации, ее путь полон рисками - будь то хранение, передача или активное использование.

Strapi против Directus против Payload: Сражение бесплатных CMS

Strapi против Directus против Payload: Сражение бесплатных CMS

Сравнение headless CMS: функции, производительность и случаи использования

Выбор правильной headless CMS может сделать или сломать вашу стратегию управления контентом. Давайте сравним три открытых решения, которые влияют на то, как разработчики создают приложения, основанные на контенте.

Самостоятельное развертывание Nextcloud: Ваше частное облачное решение

Самостоятельное развертывание Nextcloud: Ваше частное облачное решение

Управляйте своими данными с помощью облачного хранилища Nextcloud с саморазмещением

Nextcloud — это ведущая открытая платформа для хранения и совместной работы в облаке, которая полностью контролирует ваши данные.

Самостоятельное размещение Immich: частное фотооблако

Самостоятельное размещение Immich: частное фотооблако

Ваши фотографии на самоуправляемом AI-облаке

Immich — это революционное открытое программное обеспечение с открытым исходным кодом для управления фотографиями и видео, которое дает вам полный контроль над вашими воспоминаниями. С функциями, сопоставимыми с Google Photos, включая распознавание лиц с использованием ИИ, умный поиск и автоматическое резервное копирование с мобильных устройств, при этом все ваши данные остаются конфиденциальными и защищенными на вашем собственном сервере.

Шпаргалка по Docker Model Runner: команды и примеры

Шпаргалка по Docker Model Runner: команды и примеры

Быстрая справка по командам Docker Model Runner

Docker Model Runner (DMR) — это официальное решение Docker для запуска моделей ИИ локально, представленное в апреле 2025 года. Этот справочник предоставляет быстрый доступ ко всем основным командам, настройкам и лучшим практикам.

Docker Model Runner против Ollama (2026): что лучше для локальных LLMs?

Docker Model Runner против Ollama (2026): что лучше для локальных LLMs?

Сравните Docker Model Runner и Ollama для локальных LLM

Запуск больших языковых моделей (LLM) локально стал все более популярным из-за приватности, контроля затрат и возможностей офлайн-работы. Ландшафт значительно изменился в апреле 2025 года, когда Docker представил Docker Model Runner (DMR), свое официальное решение для развертывания моделей ИИ.