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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #996 · 13.07

С год назад я поставил новый замок на общую с соседями дверь. А через несколько месяцев он сломался — стал заедать. Подпружиненная защёлка начала западать внутрь и не выдвигалась сама в некоторых случаях, приходилось дёргать ручку туда-сюда, чтобы закрыть дверь. Мне было очень лень снова разбирать весь замок. Способ закрыть дверь был, поэтому я ничего не делал. Сосед пару раз звонил мне, но и сам тоже не взялся. Пару дней назад замок окончательно сломался, и внешняя ручка перестала его открывать. Я чудом вышел в этот момент встречать курьера и открыл дверь соседке, которая не могла попасть домой. Делать нечего — пришлось разобрать и посмотреть. Я был готов идти в магазин за новым, но всё оказалось очень просто: кто-то специально выкрутил два винта, которые притягивают внутренний механизм к планке. Сначала механизм чуть-чуть провалился, из-за чего стал заедать, а потом упал окончательно и рассоединился с внешней ручкой. За минуту я нашёл у себя два подходящих винта и всё восстановил до полностью рабочего состояния, заедания тоже пропали. Кто и зачем мог это сделать? Выкрутить винты в замке можно только тогда, когда у тебя есть ключ, либо когда кто-то открыл тебе дверь. Моя гипотеза — третьи соседи, которые здесь не живут, некоторое время назад делали ремонт, и рабочие, которых они позвали, пытались заблокировать замок, чтобы он "не мешал" им ходить туда сюда по много раз в день. Они сделали это, а потом по-мудачески не вернули всё назад. Видите, как вышло. Вероятность того, что абсолютно новый замок сломается за несколько месяцев обычной эксплуатации, очень низкая. И тем не менее, я предположил изначально именно это, из-за чего не стал его разбирать, потому что считал, что починка займёт много времени. Я не подумал, что это намеренный саботаж людьми. Если бы я так подумал, то заменил бы винты в тот же день. А мог ведь и не попасть домой в какой-то момент. #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