Впервые сделал крупный проект (под NDA, так что не расскажу, какой) на облачных функциях. Впечатления противоречивые.
Изначально программисты арендовали компьютер в датацентре: или целиком или кусочек. На нём теоретически можно делать что угодно, но для запуска своих программ нужно было настроить операционную систему, безопасность и авторизацию, установить нужные исполнительные модули, программы для удобства деплоя, мониторинг нагрузки итд. Поэтому появились сервисы, которые это всё делают за тебя, а тебе дают буквально окно, куда можно написать свой код и запускать его удалённо на чужой машине.
Конкретно я пользовался решением от Яндекса, чей протокол скопирован напрямую с Amazon Web Services. Причём, в документации не только открыто об этом говорится, но ещё и в некоторых местах перенаправляют на доки от Amazon. И SDK предлагают тоже использовать амазоновский. До санкций я бы сказал, что это не так плохо — можно использовать что-то привычное тем, кто уже работал с Amazon. Но сейчас привязка к американскому сервису выглядит скорее жирным минусом. Не знаю, есть ли у Яндекса ресурсы на какое-то серьёзное разделение. Судя по состоянию документации и платформы в целом — нет.
Yandex Cloud кажется системой, которая активно развивалась несколько лет назад, а сейчас подзаброшена. Среда выполнения .NET отстаёт от актуальной на две версии (3.1 вместо 6, четвёртой версии не существует). Изначально мой проект был написан как обычное контейнеризированное приложение на .NET 6, а потом я переводил его на функции. Пришлось пройтись по всему коду и переписать несовместимые куски с C#10 на C#8, это было не слишком приятно.
Документации фактически нет, а там, где есть, много путаницы. В примерах написано одно, по факту другое: например в функцию вместо объекта Request приходит просто строка, а разбирать её надо самому. Авторизацию я нашёл только на Stackoverflow. Интересно, что адекватных доков про неё не было ни у Яндекса, ни у Amazon.
Функция выполняется и выгружается, поэтому ваша программа не должна рассчитывать на наличие постоянно живущего процесса. Мне пришлось вытащить из неё большой словарь, который грузится при старте, и положить уже подготовленные данные из него в Object Storage — это такое горячее файловое хранилище, там же рядом с функциями. Справедливости ради, работает это всё быстрее, чем я думал. Удалось запихнуть в функции даже сравнительно большой проект с кучей классов, создающий при запуске несколько десятков объектов и производящий загрузку из сети с декомпрессией.
Другой важный плюс — бесплатная квота довольно внушительная: миллион вызовов и 10Гб*часов оперативной памяти в месяц. Для пет проекта вы сможете вообще не покупать сервер. Но если сервер у вас всё-таки есть, деплой вы уже настроили, то удобнее будет, конечно, делать как привычно. И гибкости больше.
#dev
🦙 Meta lanza el modelo de lenguaje de código abierto más grande: Llama 3.1-405B
Meta ha sorprendido al mundo de la inteligencia artificial al presentar su nuevo y más potente modelo de lenguaje de código abierto:Llama 3.1-405B.
Hechos clave
⭐️ Parámetros: Llama 3.1-405B es el modelo más grande de la serie Llama, con 405 mil millones de parámetros. Esta última versión también incluye versiones mejoradas de modelos con 8 mil millones y 70 mil millones de parámetros.
El número de parámetros afecta la capacidad del modelo para razonar, entender el contexto y generar contenido diverso, preciso y creativo. Más parámetros requieren recursos informáticos más significativos.
📊Comparativas: El modelo insignia es competitivo con los principales modelos fundacionales en diversas tareas, incluyendo GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet. Consulta la comparación en comprensión del lenguaje (MMLU), codificación (HumanEval) y matemáticas (GSM8K y MATH) 🔼
🖼 Multimodalidad: Llama 3.1 puede reconocer y generar tanto texto como imágenes. El modelo ya se ha integrado en la versión beta de WhatsApp para Android.
🔒Código abierto: Llama 3.1 permite a desarrolladores e investigadores utilizarlo en sus proyectos. Esto lo hace accesible para más usuarios, incluidas universidades y pequeñas empresas.
🖥 Ventana de contexto: El modelo utiliza un nuevo tokenizador que expande el vocabulario de 32K a 128K tokens, mejorando el procesamiento del lenguaje y permitiendo trabajar de manera más eficiente con el texto al recordar más contexto.
➡️ Prueba Llama 3.1-405B aquí.
📱 Mark Zuckerberg ya ha dado una entrevista en video.
En la serie anterior:
❓Código abierto vs. código cerrado
🦙Llama 3 ha sido lanzado. Es el mayor LLM de código abierto.
#noticias#llama@hiaimediaes
✴️Meta ускоряет план: Llama 4.X до конца года, Llama 5 — в 2026
Meta, судя по заявлениям Марка Цукерберга, готовит заметное обновление линейки после неоднозначного старта Llama 4. Компания ускоряет цикл релизов и одновременно чинит слабые места текущего поколения, чтобы вернуть доверие разработчиков и исследователей.
Что ожидается в ближайшее время:
🟡Llama 4.X выйдет до конца года и станет первым релизом нового подразделения Meta Superintelligence Labs (MSL).
🟡Llama 5 — следующая ступень линейки — запланирована на 2026 год.
🟡 Параллельно Meta раскатывает патчи для Llama 4 (версии 4.1 и 4.2) с упором на исправление замечаний по производительности и качеству ответов.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#llama
🪄Добавили в GPTunneL сразу две новые нейросети LlaMA 4
Теперь в нашем сервисе доступны передовые модели от Meta с архитектурой Mixture of Experts (MoE)*.
⚫️LlaMA 4 Maverick (400B):
Флагманская модель с контекстом в 1 миллион токенов, заточена под сложные задачи: математика, программирование, гуманитарные науки. Включает 128 экспертов (с 17B активными параметрами).
⚫️LlaMA 4 Scout (107B):
Компактная и быстрая модель с контекстным окном в 10 миллионов токенов, легко справляется с анализом длинных текстов. Использует 16 экспертов (из которых одновременно активны 17B параметров).
*Mixture of Experts (MoE) - это архитектура нейронной сети, где несколько «экспертных» моделейспециализируются на разных аспектах задачи, а специальная сеть-маршрутизатор определяет, какого эксперта использовать для конкретной задачи. Подробнее —в нашем гайде по промпт инжинирингу.
🦛Meta также анонсировала модель Llama 4 Behemoth с 288 миллиардами активных параметров и общей архитектурой на 2 триллиона параметров. Однако эта модель всё ещё находится в стадии обучения и пока недоступна для использования.
🔗Протестировать LlaMA 4 Maverick и Scout в GPTunneL
#update@gptunnel#llama@gptunnel
Meta 扩大员工使用竞争对手 AI 工具权限，含 ChatGPT-5、 Gemini 3 Pro 等
Meta正在积极推动“人工智能优先”的办公环境，扩大员工使用包括谷歌Gemini 3 Pro和OpenAI ChatGPT-5在内的外部人工智能工具的权限。公司内部文件显示，Meta鼓励员工将人工智能融入所有工作流程，并计划将自主研发的Llama系列模型与其他企业产品结合使用。Meta已在人工智能技术上投入巨资，并推出了Metamate等内部人工智能助手。此外，Meta还与Midjourney合作，将图像生成技术整合到自身产品中，并将内部办公套件迁移至谷歌Workspace。公司通过内部激励机制和绩效考核，鼓励员工积极应用人工智能技术，以提升工作效率和研发进度。IT之家
🏷#Meta#人工智能#Llama
📢频道👥群组📝投稿
¿Que puede hacer este bot?
🤖@mysticella_bot
📎Crea y chatea con modelos de IA en Telegram con soporte para GPT, Gemini, LLama y más. Uso gratuito.
#chatgpt#ai#llama
( Visto en: @BotsGram_Cu )
The Atlantic: на чьих книгах учатся ИИ-алгоритмы?
Ни для кого не секрет, что эффективность алгоритмов генеративного ИИ строится прежде всего на огромных базах данных текстовой информации. Но что составляет их основу? Чьими словами говорят с нами ChatGPT, Llama и другие языковые модели? Алекс Рейснер из The Atlantic пытается разобраться.
«Часть обучающих текстов берется из Википедии и других сетевых источников, но для качественного генеративного ИИ требуется более качественный материал, чем тот, который обычно можно найти в Интернете, то есть тот, который можно найти в книгах. В иске, поданном в Калифорнии в прошлом месяце, писатели Сара Сильверман, Ричард Кадри и Кристофер Голден утверждают, что Meta нарушила закон об авторском праве, использовав их книги для обучения LLaMA, большой языковой модели, аналогичной GPT-4 от OpenAI, — алгоритма, который может генерировать текст, подражая шаблонам слов, найденным в образцах текстов. Однако ни сам иск, ни комментарии вокруг него не дают возможности заглянуть под капот: мы не знаем точно, обучалась ли LLaMA на книгах Сильвермана, Кадри, Голдена или других авторов».
https://theidealist.ru/llama/
#TheAtlantic#технологии#ИИ#Llama#книги