Привет, Хабр!

Beego – это фреймворк для разработки веб-приложений на языке Go, ориентированный на быстрое развертывание и простоту использования. В его основе лежит идея создания полнофункциональных приложений с минимум усилиям на настройку и кодирование. Это достигается за счет широкого выбора инструментов, включая ORM, систему маршрутизации, интерфейс кмд и многое другое. Beego придерживается принципов RESTful и MVC.

Зачем нужны фотостоки, если нейросети готовы производить бесконечное количество нужных вам изображений? Расскажу, как мы получили несколько несколько сотен фотореалистичных изображений людей и пакет иконок для коммерческого сайта с помощью нейронок, потратив ~50 часов дизайнеров и $60 на Pro Plan Midjourney.

Плюс, конечно, наша насмотренность и опыт, которым я сейчас поделюсь с вами!

Мысль о централизованном мониторинге логов хранилась в моей голове много лет, но реализовать ее я смог только совсем недавно. Рассказываю о настройке и подводных камнях связки Logstash + Manticore + Nginx + Symfony.

PhpStorm — лучшая IDE. Но не все дефолтные настройки могут подходить. Особенно в новом UI. Что и почему можно поменять? Сейчас расскажу.

Дообучение 7-миллиардной модели Saiga2 под свои задачи, используя сгенерированный датасет с помощью GPT. В данной статье есть все необходимые ссылки и код для предобработки и запуска обучения модели, а также квантования модели.

Привет! В статье поделюсь, как инструмент автоматического рефакторинга Rector помогает обуздать легаси и автоматизировать обновление PHP проектов и пакетов, чтобы процесс проходил эффективнее и малой кровью. 

Статья написана на основе доклада с PHP Russia 2022.

Marzban — это cреда на базе Xray-core, которая предоставляет простой и удобный пользовательский интерфейс для создания и управления учетных записей прокси (XTLS-Reality, Trojan, Vless, VMess, Shadowsocks) и созданный с использованием Python и ReactJS.

В данной статье рассмотрим установку и настройку сервера Marzban, настройка конфигураций клиентов и настройка дополнительных нод (масштабирование)

Привет! Меня зовут Петр и мы в компании Nixys очень любим Redis. Эта база используется, если не на каждом нашем проекте, то на подавляющем большинстве. Мы работали как с разными инсталляциями Redis, так и с разными версиями, вплоть до самых дремучих, вроде 2.2. Несмотря на то, что в Интернете очень много статей и докладов по этой БД, мы в своей практике достаточно часто встречаемся с непониманием некоторых основных концепций Redis и со стороны разработчиков, и со стороны системных администраторов.

В серии статей я попытаюсь осветить неочевидные нюансы при работе с Redis и сегодня начну с основных концепций и понятий. А еще в конце статьи приведу небольшой чек-лист, который может помочь вам в оптимизации этого NoSQL решения.

После публикации https://habr.com/ru/news/t/723638/ меня попросило несколько человек написать гайд для новичков, как же это всё запустить поиграться где-нибудь на арендованном сервере, если локальная машина не позволяет? На всё про всё нам потребуется минут 20 и сто рублей денег.

Но уже появились бесплатные варианты на HuggingFace

В серии предыдущих статей я описывал, почему повсеместно используемые VPN- и прокси-протоколы такие как OpenVPN и L2TP очень уязвимы к выявлению и могут быть легко заблокированы цензорами при желании, обозревал существующие гораздо более надежные протоколы обхода блокировок, клиенты для них, а также описывал настройку сервера двух видов для всего этого.

Многим читателям, однако, ручная настройка показалась сложной и неудобной - хотелось иметь понятный легко устанавливаемый графический интерфейс без необходимости ручного редактирования конфигов и вероятности допустить ошибки, а еще мы не поговорили про механизм "подписок", позволяющих клиентам автоматически подключать список новых серверов с настройками подключений.

Поэтому сегодня мы поговорим об установке и использовании графической панели 3X-UI для сервера X-Ray с поддержкой всего того, что умеет X-Ray: Shadowsocks-2022, VLESS с XTLS и т.д.

В серии предыдущих статей я описывал, почему повсеместно используемые VPN- и прокси-протоколы такие как Wireguard и L2TP очень уязвимы к выявлению и могут быть легко заблокированы цензорами при желании, обозревал существующие гораздо более надежные протоколы обхода блокировок, клиенты для них, а также описывал настройку сервера для всего этого.

Но кое о чем мы не поговорили. Во второй статье я вскользь упомянул самую передовую и недетектируемую технологию обхода блокировок под названием XTLS-Reality, и пришло время рассказать о ней поподробнее, а именно - как настроить клиент и сервер для нее.

Кроме того, что этот протокол еще более устойчив к выявлению, приятным фактом будет и то, что настройка сервера XTLS-Reality гораздо проще, чем описанные ранее варианты - после предыдущих статей я получил довольно много комментариев типа "А что так сложно, нужен домен, нужны сертификаты, и куча всего" - теперь все будет гораздо проще.

Сейчас расскажу, как установить говорящего на английском ИИ локально и как попользоваться им в режиме прямого доступа. Понадобится компьютер средней паршивости, типа 16Гб памяти, проц на 8 ядер, а видюха любая и даже без.

Всем привет! Возможно уже совсем скоро разные новостные и  IT-ресурсы будут подчищать информацию о способах обхода блокировок. А пока этого не случилось, запасаемся полезными гайдами и разворачиваем свои собственные VPN с защищенными от блокировок протоколами. Расскажу как это сделать, как изменилась Amnezia и как мы защитили WireGuard от блокировок.

Мы решили проверить технологию, на которой основан ChatGPT, посмотреть актуальное состояние open-source GPT-like моделей и ответить на вопрос — можно ли обучить GPT-like модель в домашних условиях?

Для эксперимента выбрали LLaMA и GPT-J и не самый мощный ПК с видеокартой Nvidia GTX 1080TI с 11 GB VRAM. Оказалось, что этого достаточно не только, чтобы загрузить модель, но и дообучить ее (fine-tune). Рассказываем — как мы это сделали.

ChatGPT, GPT-4 и Claude — это мощные языковые модели, которые дообучают, используя метод, который называется «обучение с подкреплением на основе отзывов людей» (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF). Благодаря этому такие модели лучше отражают наши ожидания в плане их поведения, они лучше соответствуют тому, как мы собираемся их использовать.

В этом материале мы рассмотрим процесс обучения модели LLaMa c использованием RLHF. Модель будет учиться отвечать на вопросы с сайта Stack Exchange.

Авторский обзор 90+ нейросетевых моделей на основе Transformer для тех, кто не успевает читать статьи, но хочет быть в курсе ситуации и понимать технические детали идущей революции ИИ.

Библиотека Transformers предоставляет доступ к огромному кол-ву современных предобученных моделей глубокого обучения. В основном основаных на архитектуре трансформеров. Модели решают весьма разнообразный спектр задач: NLP, CV, Audio, Multimodal, Reinforcement Learning, Time Series.

В этой статье пройдемся по основным ее возможностям и попробуем их на практике.

Разработчики машинного перевода часто рассказывают об использовании предварительно обученных моделей. Захотелось дообучить такую модель самому, но пришлось приложить усилия, чтобы найти понятный пример. Поэтому после того, как код заработал, решил поделиться скриптами.

ИИ постепенно проникает в разработку, хотя и не особо быстро. Естественно, разработчика искусственный интеллект никак не заменит. Однако ИИ может помочь человеку работать более эффективно. Так, инструменты кодинга на базе ИИ помогают писать шаблонный код, упрощают рутинные процессы, выявляют баги, ошибки и т. д. Рассмотрим шесть бесплатных ИИ-инструментов, способных облегчить и упростить работу программистов и разработчиков.