Я устал платить за GPT и думать, куда уходят данные. Нашёл Gemma 3 12B от Google и LM Studio — установил всё за 15 минут. В статье — подробная инструкция и советы, как запустить свою Gemma даже без опыта в ML.

Полная версия платной статьи, публикуется с разрешения автора. Первая часть здесь.

В этой части поговорим о сложностях, с которыми столкнулась команда при лавинообразном росте нагрузки, как разваливался бекенд, а архитекторы из AWS пожимали плечами.

5. Инженерные вызовы

Рост нагрузки и его влияние на выбор технологий

Тип технологических решений, которые принимает команда, диктуется в первую очередь паттернами чтения и записи (Cursor всю дорогу синхронизирует струкутру проектов от миллионов пользователей без перерыва, об этом говорили в первой части. Прим. пер.):

Работа с кодом: транзакции с низкой задержкой. Для фичей, связанных с кодом (дополнения по tab'у, индексация, пересчет хеш-деревьев), рабочая нагрузка представляет собой череду чтений и записи. Задержка для этих операций должна быть как можно ниже. Изначально Cursor использовал Pinecone для семантической индексации и поиска, но затем перешел на Turbopuffer.

Также важно иметь серверы поближе к пользователю. Рабочие нагрузки распределены по нескольким регионам, таким как западное и восточное побережье США, Великобритания, Европа, Япония.

Однажды, во время посиделок с семейными друзьями, беременная жена друга с гордостью сообщила, что зарегистрировала аккаунт в одной запрещенной фотосети для будущей дочери. «А то, — говорит, — пока она вырастет, все красивые ники уже разберут. Ну и буду туда выкладывать всякие прикольные фотки, пока она маленькая». «Ага, — добавляет друг, — а я зарегистрировал ей почтовый ящик и пошлю письмо, как только она родится. И буду слать каждый день рождения или на каждое важное событие. А когда ей исполнится 16 — передам аккаунт». И оба аж светятся.

Кхм, подумал я и полез смотреть о глубине проблемы имен в соцсетях.

В 1972 году, когда Дон Валентайн основал Sequoia Capital, термину «Кремниевая долина» не было и двух лет. Ветеран зарождающейся полупроводниковой промышленности, Дон помог стимулировать рост сектора персональных компьютеров и сетей. С первым фондом Sequoia в размере 3 миллионов долларов он поддержал как Apple, так и пионера видеоигр Atari. То, что Дон выбрал название «Sequoia», дерево, которое живет тысячи лет, а не назвал фирму в свою честь, никого не удивляет из тех, кто его знал.

Спросите себя: кто я? А кого вы, собственно, спрашиваете? Почему я — это я, а не кто‑то другой? Я в прошлом и я в будущем — это всё ещё я, или уже не я? Что делает меня мной? Что нужно изменить в моём теле и в моей психике, чтобы я перестал быть собой? Что во мне остаётся неизменным в течение всей жизни? Могут ли разные люди думать одни и те же мысли? Могу ли я в одних и тех же обстоятельствах принимать разные решения? Если меня усыпить и создать идентичную копию, кем из двойников я себя осознаю, когда проснусь? Все эти вопросы обретают новый смысл с точки зрения многомировой интерпретации Эверетта, согласно которой у каждого из нас есть множество двойников в параллельных мирах. Вы никогда не знаете точно, кем из этих двойников являетесь и в каком мире находитесь. Означает ли это, что вам нужно переопределить своё «я» или полностью от него отказаться, заменив местоимением «мы»? В этой статье мы разбираем все вопросы, связанные с тождеством личности, самоидентичностью в Мультивёрсе, расщеплением наблюдателя и свободой воли. Также мы разоблачаем популярный миф о квантовом бессмертии.

Микросервисы перевернули игру в разработке приложений. Они сулят гибкость, отличную масштабируемость, командам — больше независимости. Но вот переход на них принес с собой и новые головные боли. Особенно когда дело доходит до развертывания. Управлять кучей мелких, отдельно выкатываемых кусочков — задачка та еще. Старые приемы тут часто пасуют. Нужны свежие идеи, другие инструменты, а главное — по‑другому смотреть на вещи.

Одна команда — и сервер настроен. Я больше не лезу вручную и не повторяю одно и то же десятки раз. Внутри рассказано о том, как Ansible помогает автоматизировать задачи, от настроек до деплоя.

Привет! Я старший fullstack-разработчик в крупной b2b-команде, где мы активно развиваем IT турпродукты и сопровождаем легаси-проекты. Недавно мне довелось временно заменить тимлида — он ушёл в отпуск, оставив напоследок фразу: «Ты не будешь деплоить».

Спойлер: деплоил. И не просто деплоил, а чуть не похоронил релиз из-за одного неосторожного git reset --hard. К счастью, всё закончилось хорошо — но пришлось восстановливать ветки из GitLab’а, бороться с удалённой историей и вручную черри-пикать задачи.

Рассказываю, как всё было, какие выводы сделал и чего теперь точно делать не буду. Надеюсь, кому-то это сэкономит пару нервных клеток.

К истории этого человека я в свое время обращался дважды - первый раз, так сказать, с романтических позиций, а второй раз, переосмыслив ее - с критических. Не в силах определить, какая позиция вернее, размещаю тут оба текста: сначала будет "белая", а потом "черная" и пусть читатель выберет ту, которая ему больше по душе. Итак...

Жил-был художник. Он был талантлив, прилежен, любил свою работу. Платили ему охотно, так что деньги были ему не очень нужны. А вот славы хотелось. Но мерзкие критики раз за разом обламывали  подающего надежды, находя в полотнах подражательность и отсутствие идей. Мертвые классики были милей их сердцам. И тогда художник решил отомстить. Страшно отомстить.

Искусственный интеллект уже давно вышел за пределы научной фантастики — сегодня он не просто существует, а активно взаимодействует с людьми. Одной из самых впечатляющих реализаций является Character AI — инструмент, позволяющий создать уникального бота-персонажа, способного вести живое общение, проявлять эмоции, адаптироваться под стиль пользователя и даже обучаться в процессе диалога. Но character ai что это на самом деле, как им пользоваться и зачем вообще создавать вымышленного собеседника — разбираемся по порядку.

Решал я таски на Root-Me и попалась таска XMPP - authentication. Основная цель таски состояла в том, чтобы по захвату пакетов вытащить пароль, который использовался при аунтефикации и я начал искать документацию к тому, как работает аунтефикация клиента.

Привет! Меня зовут Кирилл Хрыльченко. Я руковожу командой, которая занимается R&D для рекомендательных технологий в Яндексе. Одна из наших основных задач — развивать трансформерные технологии в контексте рекомендательных систем, и мы активно занимаемся этим уже примерно пять лет. Не так давно у нас произошёл новый виток в развитии рекомендательных технологий, которым мы хотим поделиться с вами в этой статье.

Актуальность рекомендательных систем в мире и для Яндекса обосновать несложно: количество контента растёт очень быстро, всё просматривать самостоятельно невозможно, поэтому для борьбы с информационной перегрузкой нужны рексистемы. Рекомендации музыки, фильмов, книг, товаров, видеороликов, постов, друзей — бо́льшая часть этого есть и у нас в Яндексе. При этом важно не забывать, что эти сервисы помогают не только пользователям, но и создателям контента, которым нужно искать свою аудиторию.

Мы уже внедрили новое поколение рекомендательных трансформеров во множество сервисов — Музыку, Алису, Маркет, Лавку — и активно работаем над внедрением в другие. Везде получилось значительно улучшить качество рекомендаций. Если вы рекомендательный инженер — надеюсь, что после этой статьи у вас появятся идеи, как сделать что‑то похожее для вашей рекомендательной системы. А если вы пользователь рекомендаций — то у вас есть возможность побольше узнать о том, как работает та самая рекомендательная система.

Продолжаем разбирать феномен крупнейшей площадки для торговли мемкоинами Pumpfun. Если вы не читали первую часть статьи "Pumpfun. История создания самой крупной площадки для торговли мемкоинами", то вот ссылка на нее.

Содержание:

Экономика Pumpfun: как работает площадка и кто сколько зарабатывает?

Метрики проекта Pumpfun. Доходы, пользователи и безудержный рост.

Скандалы вокруг проекта и отмена площадки. Как желание наживы сводило людей с ума?

Обратная сторона Pumpfun.

Проблемы с регуляторами. SEC & Pumpfun.

Токен проекта Pumpfub - PUMP. Что известно о нем, токеномика и когда появится?

Выводы. Pumpfun изменил индустрию или лишь показал ее лицо?

Представьте карту всего кода в мире: GitHub, Hugging Face... Но что, если я скажу, что самая захватывающая часть этой карты сейчас даже не код, а промпты? Программное обеспечение снова меняется радикально, и на этот раз естественный язык становится новым языком программирования.

В этой статье, записанной по выступлению Андрея Карпатого на конференции AI Startup School, мы разберём, как радикально меняются парадигмы разработки, почему LLM — это не просто «новое электричество», а сложные экосистемы и как концепция «частичной автономии» определяет будущее приложений. Будущее ПО уже здесь, и оно говорит на вашем языке.

Вторая часть статьи здесь

Всего за год нагрузка на Cursor выросла в 100 раз: более 1 млн запросов в секунду и миллиарды автодополнений кода каждый день. Подробный разбор архитектуры — вместе с сооснователем Суалехом Асифом.

Cursor — это IDE с кодогенерацией на AI-агентах, которая сейчас пользуется наибольшей популярностью среди разработчиков. В прошлогоднем опросе, Cursor был самым частым ответом на вопрос «Назовите вашу любимую IDE с генеративными функциями, помогающими в работе».

Стартап, стоящий за Cursor — Anysphere, был основан в 2022 году, а в марте 2023 года запустил Cursor. Недавно Anysphere сообщила, что привлекла $900 млн, при оценке компании в $9.9B. Годовой доход (автор имеет в виду годовой повторяющийся доход, Annual Recurring Revenue, ARR. Прим. пер.) уже превысил $500M. Ни одна другая компания в сфере инструментов для разработчиков, которую я знаю, не достигала этого рубежа в течение первых 2 лет после запуска первого продукта. Поспособствовало этому и то, что Cursor используется более чем половиной из 500 крупнейших технологических компаний из списка Fortune 500.

Я встретился с сооснователем Cursor, Суалехом Асифом, чтобы узнать, как работает Cursor и как команда этот инструмент создает. Обсудили следующие темы:

Технологический стек. TypeScript, Rust и куча облачных провайдеров — Turbopuffer, Datadog, PagerDuty и другие.

Как работает автодополнение. Устройство low-latency движка для передачи зашифрованного контекста на сервер для инференса.

Ты заходишь на сайт. Белый экран, кислотные кнопки, пиксельные жабы. В центре — поле ввода. Пиши любое слово - это и будет название монеты. Любое.

Хочешь $TITS? - Пожалуйста.

$ELON69? Конечно.

$PUTININU? Уже есть, но можешь сделать $PUTININUNEXT.

Жмёшь “Launch”. Всё.

Ты — создатель криптовалюты.

Твоя монета уже на рынке. Уже можно купить. Уже можно продать. Уже можно заработать деньги и потерять.

Добро пожаловать в Pump.fun — место, где мемкоины рождаются быстрее, чем ты успеваешь сказать “мои альткоины соскамились”.

Что раньше было мемом — стало механикой. 

Что раньше требовало контракта, маркетинга и листинга — теперь делается за 20 секунд и $1.

Здесь нет VC.

Нет дорожных карт.

Нет whitepaper.

Здесь — только ты, блокчейн Solana и толпа обезумевших трейдеров, которые ищут следующий $PEPE, чтобы зайти на старте и выйти на x1000.

Это не просто платформа. Это — симулятор крипто-хаоса, где деньги и инфоповестка, обгоняюя друг друга на повороте, делают единиц счастливыми и богатыми и миллионы бедными и сломанными. 

В этой статье мы будем говорить о платформе Pumpfun. Как не имеющие смысла в реальном мире картинки взорвали экосистему Solana и весь криптомир, как люди делают здесь состояние за считанные месяца и теряют его за минуты, как Pumpfun превратился в культурный феномен мемкоин-эпохи. А также обязательно обсудим возможный выход их токена $PUMP на рынок. Поехали! 

Мы все знаем, что Hashicorp Vault — это фактический стандарт для хранения секретов, а Kubernetes — для размещения приложений. Но как подружить их вместе? Существует множество инструментов для интеграции Vault с Kubernetes, и каждый из них имеет свои плюсы и минусы. Как выбрать подходящий?

В этой статье, созданной по мотивам выступления на DevOpsConf’25, вы узнаете о самых популярных инструментах доставки секретов из Hashicorp Vault в Kubernetes, таких как External Secrets Operator, Hashicorp Vault Secrets Operator, Hashicorp Vault Agent Injector, Hashicorp Vault CSI Provider, Bank Vaults-Vault Secrets Webhook. Для каждого инструмента будет приведён пример настройки, объяснено, как именно секрет попадает в приложение, а также мы с вами сравним их с точки зрения ротации секретов и удобства использования.

Меня зовут Михаил Кажемский, я Lead DevOps из Hilbert Team. Я в IT уже больше 10 лет и пришёл в DevOps из разработки, поэтому побывал по обе стороны баррикад. Соавтор ряда курсов для инженеров на Яндекс Практикум по направлениям DevOps, Security и Data. Hilbert Team — провайдер IT-решений для крупного и среднего бизнеса в области облачных технологий, DevOps, DevSecOps, DataOps, MLOps и FinOps. Партнёр Yandex Cloud со специализацией Yandex Cloud Professional по направлениям DevOps и Data Platform.

Этот роадмэп мы начали собирать ещё в прошлом году вместе с нашей командой мидл-бэкендеров. Хотелось системно оформить весь стек технологий, с которым реально работает современный backend-разработчик на Python — от базовых тем вроде HTTP и SQL до CI/CD, микросервисной архитектуры, Kubernetes, облаков, безопасности и брокеров сообщений.

По сути, это техдок для тех, кто хочет в backend: будь то абсолютный новичок или разработчик, который хочет расти дальше. Без воды, без мотивации, только структура, технологии, пояснения на пальцах и ссылки на актуальные материалы, которые мы сами рекомендуем джунам на практике.

Привет, Хабр! Меня зовут Анатолий Кохан, я — DevOps-инженер в К2Тех.

Когда мы вводим в браузере имя сервера или доменное имя сайта, выполняем ping или запускаем любое удаленное приложение, операционная система должна преобразовать указанные имена в IP-адреса. Этот процесс называется разрешением доменного имени. На первый взгляд он может показаться весьма прозрачным, однако за ним скрывается многослойный механизм.

Данная статья — начало серии, посвященной низкоуровневой архитектуре разрешения имен. Поговорим о том, как устроен этот процесс в Linux на уровне ядра, различных библиотек C и системных вызовов.