Обновить
Главная
Главная

Собрал и перевел на русский большой гайд из разных источников по ИИ.
P.S. это не реклама платного ресурса, будьте сдержаны.

Бесплатно. Потрачено много часов работы.
Буду благодарен за фидбек и предложения.

https://ai.arckep.ru

ТРЕК 1 / NO-CODE
1.1 Введение в AI-агентов
1.2 Промпт-инжиниринг
1.3 Платформы и модели
1.4 Практика no-code
1.5 Безопасность и этика AI
1.6 Финальный проект
ТРЕК 2 / РАЗРАБОТЧИКИ
2.1 Введение в AI-кодинг
2.2 Claude Code
2.3 Gemini CLI
2.4 Codex CLI
2.5 Cursor и IDE-агенты
2.6 AGENTS.md и документация
2.7 MCP
2.8 Российские модели
2.9 Воркфлоу и OpenClaw
2.10 Финальный проект
ТРЕК 3 / OPENCLAW
3.1 Знакомство с OpenClaw
3.2 Подключение каналов
3.3 Настройка и автоматизация
3.4 Мультиагентная архитектура

Теги:
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0+10
Комментарии15

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации