Все потоки

Итак, некоторое время назад, я осознал, что для мелкого прототипирования печатных плат мне уже не хватает возможностей ЛУТ/фоторезиста (да и сверлить всё равно потом отверстия надо), поэтому задумал я перейти на следующий уровень — делать мелкие партии печатных плат с помощью ЧПУ фрезера, который и был благополучно приобретён, модели Lunyee 3018 Pro Ultra, и весь дальнейший рассказ будет о том, что это за зверь.

Думаю, что многим будет интересно... ;-)

Допустим, вам нужно протестировать LLM на сотни миллиардов или почти триллион параметров в локальной среде — на своих данных, которые вы не хотите отдавать в облако. Задача сводится к сравнительным экспериментам или вообще к развертыванию решения внутри своей сети под небольшую нагрузку, если пользователей мало. Масштаб этих моделей ведет к проблеме: памяти одной видеокарты не хватит, а использование серверов с несколькими GPU может повлечь большие расходы на инфраструктуру.

В таких случаях альтернативой становится запуск LLM на центральном процессоре (CPU), который хотя и медленнее GPU, но гораздо дешевле. Например, если сервер с двумя CPU обойдется за месяц в 150 000 ₽, то сервер с GPU — более 700 000 ₽. Конечно, сервер с GPU может «прожевать» больше запросов. Но если вам столько не надо?

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Староверов, я системный архитектор в Selectel. В этой статье рассмотрю, насколько реалистично запускать современные крупные языковые модели исключительно на CPU. А еще — покажу, какие инструменты и подходы позволяют загружать и выполнять такие модели, какие требования к железу и насколько производительность системы остается приемлемой для практического использования.

Мой стаж как больного человека, зависимого от никотина, 11 лет. С июня сего года я больше не употребляю никотин никаким образом. Отказ произошёл одним днем без абстинентного синдрома и отката. Но есть важный нюанс — для этого мне понадобился год. Мне удалось освободиться не совсем стандартным способом, который оказался самым действенный из всего, что я пробовал.

Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.

Неделя выдалась насыщенной: китайцы выпускают ERNIE-4.5-VL и Kimi K2, релизы от ElevenLabs, Google построит датацентры в космосе в 2027, а Сэм Альтман собрался назанчить нейронку на пост CEO OpenAI.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Всем привет! Меня зовут Андрей Иблеминов, я инженер группы управления уязвимостями в Ozon, в сфере информационной безопасности работаю более 5 лет. В данной статье я поделюсь своим личным опытом (и опытом моей команды) решения задач, связанных со своевременным обнаружением и устранением уязвимостей в ИТ-инфраструктуре Ozon.

Литография — самый важный этап в производстве чипов. На этом шаге формируются микроскопические структуры будущих транзисторов, и любая ошибка стоит дорого. Команда исследователей из Пекина, Цинхуа и Гонконга выяснила, почему даже на хорошо отлаженных DUV-линиях остаются дефекты. Вместо долгих экспериментов с параметрами они решили изучить сам процесс проявления под микроскопом, чтобы увидеть, что происходит с фоторезистом. Для этого применили криоэлектронную томографию, она обычно используется в биологии.

Оказалось, что проблема в поведении полимеров фоторезиста после экспозиции. При стандартной температуре отжига (95 °C) часть молекул слипается и оседает обратно на пластину. Если повысить до 105 °C, полимерные цепочки становятся подвижнее и перестают образовывать плотные скопления. Эти структуры распадаются, и проявитель полностью удаляет лишний материал. В результате количество дефектов на пластине снижается примерно на 99%. Но при переходе к EUV-литографии тот же прием разрушает процесс. Дальнейший нагрев усиливает диффузию кислоты внутри фоторезиста, зона реакции расширяется, и границы получаемых элементов теряют точность. В статье разберем, почему повышение температуры работает в DUV и приводит к сбою в EUV и как это открытие может изменить подход к литографии в целом.

Привет, Хабр! Сегодня я расскажу и покажу, как собрать радиоконструктор гитарной педали реверберации от китайской компании Landtone с добавлением интересной и полезной модификации — стереофонического выхода.

Это позволит сделать звучание электрогитары более живым и объёмным, особенно в случае записи через аудиоинтерфейс без цифровой постобработки. Тогда ревербератор целесообразно включить последним в цепи эффектов, если вы не используете другие стереофонические педали.

И разумеется, все мы сможем послушать, что получилось в итоге.

В этом насыщенном октябре команда Selectel добавила новый пул S3 в регионе СПб, интегрировала Karpenter с Managed Kubernetes, реализовала аттестованные ВМ под ключ и успела выполнить множество других важных задач. А еще мы провели флагманскую конференцию Selectel Tech Day и рассказали, как управлять IT-инфраструктурой в 2026 году.

Привет! Меня зовут Миша Хаджинов — я продакт в DS-департаменте Авито и уже более семи лет занимаюсь разработкой продуктов на основе технологий машинного обучения и LLM. За это время успел пройтись по всем возможным граблям, поэтому решил поделиться опытом, как их можно было бы избежать. Расскажу о рабочем пайплайне, который поможет добиться успеха в разработке с первого раза. Статья будет полезна продактам, которые сталкиваются с ИИ впервые, а также разработчикам без профильной экспертизы.

Привет, Хаброжители! Сегодня у нас открылся предзаказ на книгу «Кото-математика». Хотим вам рассказать про нее побольше в этом посте.

Мяу-математика? Именно! В своей книге Дэниел М. Лук превращает скучные числа в захватывающие приключения, где каждый урок ведет... кот!

Эта книга — не просто о математике, а о том, что математика вездесуща, даже когда коты управляют миром. В книге нет заумных терминов, она написана легко, в формате веселых диалогов автора с его четырьмя котами-соавторами и бесконечным множеством их пушистых товарищей по математическим играм.

Из этой главы любознательный читатель извлечет несколько фактов по истории вопроса, поймет за что нынче дают Нобелевские премии по физике и узнает почему на почти любой вопрос в мире ИИ — ответ «да хрен его знает»...

Все мы начинали с print() для отладки, но в серьезных проектах это превращается в хаос. Стандартный logging? Мощно, но громоздко. Пора это исправить.

Loguru — это библиотека, которая делает логирование простым, как print(), и мощным, как logging, но без боли и десятков строк конфигурации. В статье покажу, как одной строкой настроить цветные логи, автоматическую ротацию файлов и ловить исключения с полным контекстом переменных. Заходите, чтобы сделать свою отладку в разы приятнее.

Как мы превратили цифровое ТВ в радар

Open Source проект по мониторингу воздушного пространства на SDR

Зачем вообще делать радар из телевизора?

Традиционные радиолокационные системы (РЛС) — это огромные антенны, киловатты мощности, разрешения на частоты и бюджеты уровня «военного отдела». Нам же хотелось видеть небо, не нарушая ни законов физики, ни законодательства.

Так родилась идея собрать пассивную когерентную локацию (PCL) — систему, которая ничего не излучает, а просто слушает уже существующие сигналы в эфире.
FM-радио, LTE, цифровое ТВ — всё это мощные «осветители», которые и так покрывают территорию. Почему бы не использовать их?

Мы выбрали сигнал DVB-T2 (546 МГц) — стабильный, мощный, и что особенно приятно — с известной структурой (OFDM).

Результат? Получился радар без передатчика, который можно запустить хоть на балконе. И да, всё это — на полностью open source стеке.

Несмотря на обилие различных онлайн-конструкторов сайтов (вроде Tilda), WordPress остаётся одним из самых популярных движков. Однако сайт, созданный на WP, нужно где-то размещать, и в этом отлично помогает VPS-сервер. Благодаря гибкости в выборе конфигурации, можно легко собрать сервер под проект любого масштаба. И в этой статье мы бы хотели рассмотреть несколько конфигураций VPS под разные проекты на WordPress.

И начал снова учиться жить своим умом. О моём личном осознании через четыре полки из Леруа и ситуации с деградацией в мире.

В современном ИТ сложилась парадоксальная ситуация.

С одной стороны, неплохой уровень заботы о сотрудниках, продвинутая служба HR, хорошие зарплаты и неплохие условия труда. С другой, высокий уровень выгорания, несчастья и болезней, даже хуже, чем в прочих отраслях.

Парадокс объясняется просто: в современном ИТ отвратительная организация. Настолько отвратительная, что многих её директоров впору увольнять, потому что именно они отвечают за её значительную часть, но многого не делают.

И получается, что сотрудники постоянно сталкиваются с переработками и избыточным стрессом, паническими релизами и бюрократией, совмещением и размытыми зонами ответственности. И так далее.

В статье кратко, но ёмко раскрываются 36 организационных проблем, решение которых помогут улучшить жизнь сотрудников и результаты бизнеса.

Даже если они не из ИТ-сферы.

В обсуждениях компьютерного зрения обычно речь идёт об OpenCV или нейронных сетях глубокого обучения наподобие YOLO. Однако в большинстве случаев для работы с компьютерным зрением требуется понимание базовых алгоритмов, чтобы можно было адаптировать их под свои нужды.

Мне захотелось понять, насколько далеко я смогу зайти, оставив в computer vision только самый минимум: одни лишь 8-битные изображения в градациях серого; никаких сложных структур данных, старый добрый C, немного байтовых массивов и единственный файл заголовка. В конце концов, изображение — это ведь просто прямоугольник из чисел, не так ли?

Этот пост — экскурсия по алгоритмам, лежащим в основе Grayskull — минималистичной библиотеки компьютерного зрения, спроектированной для устройств с ограниченными ресурсами.

Облачные ассистенты вроде Алисы, Google Assistant и Siri давно стали привычными. Но у всех у них одни и те же слабые места: зависимость от быстрого интернета и риск утечки данных. И речь не только о персональной информации — дома нередко обсуждают темы, которые можно отнести к коммерческой или даже военной тайне. Неудивительно, что многим некомфортно говорить в присутствии микрофона, который каждое слово отправляет куда-то «в облако» (один из наших заказчиков прямо сказал: «никаких Алис в доме не будет»).

На Хабре уже появлялись статьи про попытки заменить Алису на полностью локальные решения. Но почти всегда все сводилось к стандартной схеме: ESP32-микрофон → Home Assistant → intent recognition. Такая связка работает, но до действительно «умного» ассистента ей далеко.

Мы пошли дальше и собрали свой голосовой ассистент, о котором расскажем в статье.

Нашему VDS-хостингу — 10 лет. За это время нас серьёзно пытались купить четыре раза, ещё пару раз — несерьёзно.

И каждый раз это была совершенно другая история, как будто из разных учебников по бизнесу. У нас было всё — от пособия для начинающих рейдеров до конкурентной разведки. Ну, знаете, как Яндекс любит приезжать, задавать вопросы про финансы, сообщать про то, что возможна сделка, а потом говорить спасибо за ценные данные.

Мы не хотели продаваться, но пару раз были близки к этому, потому что наступали моменты, когда не хватало денег и мы их искали. Одним словом, бывали ситуации, когда мы действительно рассматривали интересные предложения.

У каждого, кто работает с высоконагруженными системами, своя коллекция боевых шрамов. Знаете эти истории про инциденты, когда всё идёт совсем не по плану? У меня тоже есть такая — очень показательная. Правильные инструменты, лучшие практики, опытная команда — и всё равно куча проблем. Это хороший повод рассказать, почему даже самых продвинутых инструментов может быть недостаточно, когда не видишь всей картины.

В этой статье я разберу различные проблемы, связанные с нагрузкой, и методы борьбы с ними, а потом покажу, как всё это рассыпалось при столкновении с реальностью.