TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← IT news | Tg Bots

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #2870 · 10월 27일

​​💰Auktsion'ga START berildi! – Yaqin orada barcha foydalanuvchilardan "chopilgan" va "gold" Usernamelar (talaffuzda Yuzerneymlar) xech qanday muzokarasiz auktsionga joylab yuborildi. 📣 Tarqagan xabarlardan Fragment.com orqali usernamelarni sotib olish haqida xabar topdingiz shekilli? Keling unda u haqida batafsil ma'lumotga o'tamiz: • Barcha usernamelar faqat TONkriptovalyutasi bilan sotib olinadi; • Eng arzon username 500TON, eng qimmati esa xozirda 10 500TON; • Auktsion ochilgach, 7 kun ichida yakunlanadi. Har safar yangi taklif belgilanganida muddat yana yangilanadi; • Hozirda saytda A dan H gacha bo'lgan bosh harfli foydalanuvchi nomlari mavjud. Boshqalari keyinroq paydo bo'ladi; • Agarda usernamu uchun auktsion ochilmasa, uning narxi 24 soatdan so'ng 12TON miqdorda pastlaydi; • Narx pastlashiningoxirgi nuqtasi xozircha noma'lum; • Lot (username stavkasi) yangiliklar bildirishnomalarini yuboradigan @fragment boti mavjud; • Platformada har qanday lot "to'plam" sifatida belgilanadi, shuning uchun tez orada uning ko'proq turlari paydo bo'ladi: kanallar, stikerlar, kulgichlar; • Boshqa xizmatlar ham o'z elementlarini platformaga birlashtira oladi; • Telegram keyingi yangilanishida xarid qilingan ayrim mahsulotlardan qanday foydalanish mumkinligini batafsil bilib olishimiz mumkin. • Telegram FAQ'da shuningdek, Telegram’da hozirda qo‘llanilayotgan ismlar keyinroq saytda paydo bo‘lishi mumkinligi aytiladi. Ehtimol, bu foydalanuvchilar o'zlarining nomlarini auktsionga joylashlari mumkinligini anglatadi. 💎TON KURSI - 1TON=1.91$≈21 300SUM #ton#username#auksion ✅@TGraphUz | YouTube

결과

2개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #vllm

当前筛选 #vllm清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 2025. 12. 17. PM 03:00

#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 · 2026. 01. 23. PM 02:30

#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