Všechny příspěvky
Výběr base, fine-tuny, harnesses a serving — privátní GPU, když corpora nesmí odejít.
Výběr base modelu 2026
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Laťky kvality fine-tune dat
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Design eval harness
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Regresní brány, které blokují špatné merge
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Cost křivky serving
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
LoRA vs full fine-tune
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Zacházení s privátními corpora
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Tokenizer pastičky
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
RLHF-lite pro produktové týmy
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Destilační playbook
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Multi-model routing
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Latency SLO pro modely
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Observabilita model serving
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Canary deploys pro weights
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Prompt vs změny vah
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Safety filtry, které vlastní produkt
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Domain adaptéry
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Rizika continual learning
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Model cards, které pomáhají operatorům
Modelové poznámky z programů research-to-prod.
Kill switche v serving
Modelové poznámky z programů research-to-prod.