TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #269 · 24.03

Пост про фантастику. Одна из серий "Черного Зеркала" показывает нам антиутопический мир, в котором большинство людей сутками крутят велотренажёры для выработки энергии. Это такое гротескное изображение работы. За это люди получают очки, на которые можно покупать скудноватую еду и возможность иногда урывками отдыхать. Меньшинство людей это богема: певцы, ведущие телешоу, звёзды. Они живут в роскоши и достатке, велотренажёры конечно же не крутят. Можно попробовать перейти из низов в богему, для этого нужно потратить 10млн очков и купить билет на шоу талантов, где тебя уже ведущие оценят. Главный герой зарабатывает на такой билет для своей подруги. Это даётся ему очень тяжело, но после долгих месяцев (а может и лет) тяжкого труда и лишений он всё-таки достигает цели. Они идут на шоу талантов, подруга выступает, но ведущие её отклоняют. Тогда главный герой приставляет к своему горлу осколок стекла и выходит из-за кулис на сцену. Он рискует своей жизнью, чтобы выступить с проникновенной речью о том, как ужасна построенная элитами система, и как плохо живут люди. В этот момент происходит кульминация противостояния героя и системы, максимальные ставки. Но развязка неожиданная: ведущие говорят, что им понравилось "шоу" героя, и они хотят дать ему эфирное время. Так и происходит. В конце мы видим, как остальные люди продолжают крутить педали, а герой стал богемой и ведёт своё шоу. В этом шоу он выступает с осколком стекла у горла, хотя теперь то уже угрозы для него нет, это просто символ. То есть да, герой, переехав в комфорт, рассказывает людям, которые остались и продолжают трудиться, как ужасна жизнь. К чему это я? Ну, люблю фантастику, вот, вспомнилось. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #vllm

当前筛选 #vllm清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG