Гайды.
Пошаговые инструкции по нейросетям: промпты, настройки, сравнение моделей и рабочие сценарии для учёбы, кода и картинок.
1322 материала
Наш Telegram
Новости ИИ без воды
Как сравнить две AI-модели парным bootstrap по одним заявкам
Считаем разницу долей верных решений двух версий AI на одинаковых ID с совместной перевыборкой.
Почему --api-key в vLLM не защищает весь сервер и как проверить схему доступа
Разбираем границы защиты ключом, локальную привязку и необходимость ограничить все маршруты на уровне сети.
Почему cached examples в Gradio показывают старый ответ нейросети
Отделяем кэш демонстрационных примеров от живых запросов и проверяем влияние обновления модели и файлов.
Почему dspy.context не меняет модель внутри стороннего Python-потока
Объясняем границу контекста DSPy: локальная подмена LM, возврат глобальной модели и поведение нового потока.
Почему Gradio Image передаёт массив, а vision-модель ожидает путь к файлу
Выбираем type=numpy, pil или filepath и проверяем размер и формат входа до запуска vision-инференса.
Почему MLflow продолжает отдавать старый промпт после смены алиаса
Разбираем алиас production и клиентский кеш; проверяем смену версии с cache_ttl_seconds=0 и фиксированным URI.
Почему лимит токенов Pydantic AI не всегда останавливает запрос до отправки
Разбираем UsageLimits для токенов Pydantic AI: когда проверка происходит после ответа, как отдельно ограничить вход одного запроса и чего не обещать.
Почему vLLM выдаёт неожиданные ответы: проверка generation_config.json
Проверяем наследование настроек модели из generation_config.json и фиксируем параметры запроса для воспроизводимого теста.
Почему encode_query и encode_document различаются в Sentence Transformers
Проверяем prompts для асимметричного поиска, не смешиваем разные схемы кодирования и документируем модель при переиндексации.
Как сравнить ошибки двух AI-классификаторов на одних и тех же заявках
Строим таблицу парных ошибок моделей A и B по одним ID, показывая исправленные и новые ошибки отдельно.
Как подобрать порог эскалации AI-заявок по precision и recall
Сравниваем два порога по TP, FP, FN, precision и recall на фиксированных обращениях без подгонки на тесте.
Как отследить потерянные ссылки chunk → source в RAG-корпусе
Проверяем целостность связи чанков с исходными документами: неизвестный source_id, дубли и пример исправления.