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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #348 · 18.05

Я уже когда-то говорил, что, как пилот дрона, обращаю много внимания на висящие провода в городе. Когда был в Москве, тоже смотрел наверх, и, кажется, проводов там прям намного меньше: я почти не встречал жутких переплетений даже в центре, да и редкий одинокий кабель через улицу в спальном районе Москвы куда менее частое зрелище, чем в Петербурге. Зависит ли это от в среднем бОльшего расстояния между домами, из-за которого провода натягивать труднее? Или есть какое-то регулирование? Вообще, существуют ли нормы в этом вопросе? Может ли мне кто-то помешать просто так взять и натянуть провод между домами в произвольном месте? Есть ли случаи, когда людей за это действительно привлекали? Сейчас мне кажется, что в Петербурге этот вопрос полностью заброшен, и любой человек может творить с воздушным пространством между домами почти всё, что хочет, если только это не запрещённая вывеска. По крайней мере, за проводами вряд ли кто-то вообще следит. Особенно это заметно в центре: мало где над центральными улицами нет адской волосни. Один из признаков того, что городским властям не наплевать на облик города — это как раз регулирование таких вопросов. Фотографию я сделал сегодня недалеко от Восстания.#life

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