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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #445 · 12.07

Есть такой онлайн-сервис SunCalc. Он использует астрономические формулы, чтобы показывать положение солнца в заданных координатах и заданное время. Я его применяю, например, чтобы выбрать время и место съёмки. Так вот, там в сервисе взяты Google-карты, и уже несколько лет на каждом тайле отображается ватермарка "For development purposes only", а при старте сервиса выскакивает ошибка о некорректной загрузке карт. Это произошло из-за того, что Гугл в какой-то момент поменял карты, не сохранив обратную совместимость, и сделал платной ту квоту, которая прежде была бесплатной, увеличив стоимость использования в 14 раз! В SunCalc, как и во множестве подобных проектов на базе API крупных компаний, нет рекламы и монетизации. А код сервиса доступен в Open Source. Это просто удобная онлайн-тулза от энтузиаста. Он на ней не зарабатывает, даже наоборот: тратит собственные деньги на оплату серверов, просто чтобы привнести в мир некоторое универсальное общественное благо. Формально, конечно, Гугл, как владелец своих карт, имеет полное право раздавать доступы к этим картам на любых условиях. Но фактически нет никакой хорошей и рациональной причины, по которой бесплатный некоммерческий общественно-полезный сервис не должен иметь возможность применять эти карты. Платить автор сервиса точно не будет: нет никакого смысла выкидывать сотни долларов в месяц просто так ради жадности Гугла. Получается, что пользователи на ровном месте испытывают неудобства. Хоть и небольшие, но всё-таки — работать с чистой картой без надписей и затемнения гораздо приятнее. Вот вам ещё про вред капитализма и монополий. Не то, чтоб я видел какую-то другую более работающую экономическую систему (социализм с его плановой экономикой во много раз хуже и нежизнеспособнее, разумеется). Но просто каждый раз раздражают такие ситуации, когда на них наталкиваюсь. Какого хера вообще? #web#dev

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