Все записи
Выбор base, fine-tunes, harnesses и serving — private GPU, когда корпуса не могут уйти.
Выбор base-модели в 2026
Модельные заметки программ research-to-prod.
Планки качества данных fine-tune
Модельные заметки программ research-to-prod.
Дизайн eval-харнеса
Модельные заметки программ research-to-prod.
Регрессионные гейты, блокирующие плохие merge
Модельные заметки программ research-to-prod.
Кривые стоимости serving
Модельные заметки программ research-to-prod.
LoRA vs полный fine-tune
Модельные заметки программ research-to-prod.
Работа с приватными корпусами
Модельные заметки программ research-to-prod.
Подводные камни токенизатора
Модельные заметки программ research-to-prod.
RLHF-lite для product-команд
Модельные заметки программ research-to-prod.
Плейбук дистилляции
Модельные заметки программ research-to-prod.
Мультимодельный роутинг
Модельные заметки программ research-to-prod.
Latency SLO для моделей
Модельные заметки программ research-to-prod.
Наблюдаемость model serving
Модельные заметки программ research-to-prod.
Canary-деплои весов
Модельные заметки программ research-to-prod.
Изменения промпта vs весов
Модельные заметки программ research-to-prod.
Safety-фильтры, которыми владеет product
Модельные заметки программ research-to-prod.
Domain adapters
Модельные заметки программ research-to-prod.
Риски continual learning
Модельные заметки программ research-to-prod.
Model cards, полезные операторам
Модельные заметки программ research-to-prod.
Kill switches в serving
Модельные заметки программ research-to-prod.