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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #555 · 15.09

Все пишут про то, что Adobe покупает Figma за $20 млрд. Во-первых, я рад успеху Фигмы. Я помню, когда появлялся подобный софт для дизайнеров, был очень популярен Sketch, но он работал только на MacOS. У разработчиков спрашивали, почему они не хотят сделать доступным приложение для всех, а не только для маководов. Они отвечали, что используют специфичное API, которое есть только в MacOS, и без которого реализовать нужную функциональность невозможно. И вообще, у большинства дизайнеров мак, только маки нужны, а на остальных плевать. Но вот пришла Фигма и сделала то же самое не только кроссплатформенно, а вообще в браузере. Это магия какая-то, как такое завелось и работает в браузере вообще. И теперь дизайнер может кинуть мне ссылку на макет, а мне даже устанавливать ничего не придется. При всех недостатках браузерного софта, в этом случае получилось очень удобно и уместно. Надеюсь, разработчики Скетча извлекли урок из своей лени и бестолковой идеологии. Во-вторых, Adobe — единственный софт, который я пиратил до отказа компаний принимать русские деньги. Остальное или покупал или искал бесплатную альтернативу. А у Adobe и ценовая политика неадекватная, и неудобства при установке и регистрации. Лицензионный адобе в разы больше требовал и больше глючил, чем какой-нибудь "Repack by Васян" с рутрекера, устанавливающийся без единого лишнего вопроса к пользователю. В целом в комментариях под этими новостями активно хоронят Фигму. Пророчат и исчезновение бесплатного тарифа (либо превращение его во что-то неюзабельное), и снижение корпоративной культуры, и много чего ещё. Ждём теперь Фигму как часть бандла за овердофига денег, в котором половина ненужного мусора. #web

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