Semolina Code (Python / TypeScript)

Гайд по стабильным темкам неэффективностям, которые кормят ежемесячно: фонда и polymarket в соавторстве c Крипто-Шелки Фондовый рынок: – показали как строить, читать, использовать спредовые графики для поиска неэффективностей – очень подробно разобрали связку, с которой стабильно достаём 10-20к$ в месяц уже более года; – показали как торговать эту связку так, чтобы как минимум 9/10 сделок закрывались в плюс; – рассказали как рассчитать безопасный вход в сделку чтобы не бояться ликвидации (и...

Курс: RAG для новичков Урок 6 (финальный). Как засунуть настоящего AI агента в RAG цепочку Ну тут вроде и по заголовку всё понятно. Разберём что такое AI агент и напишем своего. Потом соединим этого агента с RAG цепочкой (а потом удалим всё нахрен))) Что конкретно сделаем: – разберём, что такое AI-агент и чем он отличается от обычной LLM – разберём основные архитектуры AI агентов – напишем простого агента в LangChain – пошагово посмотрим, как агент “думает” и что он вызывает – попробуем встроить...

Что за циферки? Мы уже разобрались с тем как запускать модели локально (способ 1 и способ 2). Теперь надо понять как выбрать модель под свои нужды и как прочитать "паспорт модели", который выглядит примерно так: Model architecture gemma3 parameters 4.3B context length 131072 embedding length 2560 quantization Q4_K_M Capabilities completion vision Parameters temperature 1 top_k 64 top_p 0.95 stop "<end_of_turn>" License Gemma Terms of Use Last modified: Feb 21, 2024 Всё это очень подробно разобра...

soon

Всё, что вам нужно знать про HuggingFace P.S. В этом посте я упомяну "huggingface" 10 раз. Заранее извиняюсь Тут будет сразу серия статей!! Обзор huggingface.co – Что такое huggingface; – Кто и как использует huggingface; – Как пользоваться huggingface новичку. Выбор модели под задачу на huggingface.co – Какие есть фильтры на huggingface и как ими пользоваться; – Разберём практические шаблоны для фильтрации. Обзор карточки модели на huggingface.co – Разберём все разделы карточки на huggingface; ...

Запуск AI-моделей локально Просто для понимания: ChatGPT 5, Gemini 3, Grok 3 и т. д. – это самые популярные AI-модели от крупных компаний Но на самом деле этих моделей огромное количество. Только в открытом доступе на Hugging Face находится более 2.2 млн моделей под разные задачи (каждую из которых можно скачать и запустить у себя локально – если, конечно, хватит железа) Один из самых простых способов запустить модель локально – использовать DMR (Docker Model Runner) Если вы впервые слышите слов...

Запуск AI-моделей локально (способ 2) Запускать ai модели ещё можно через ollama Функции почти те же, что и у Docker: – есть GUI – устанавливается одной командой – есть hub моделей – гибкие настройки – поддержка openai api – есть возможность запуска моделей с Hugging Face (в формате GGUF) – большое комьюнити Читать: Запуск моделей локально через Ollama SemolinaCode | Chat | YouTube | HowToCode | Prop

Как удалить свой диалог с ChatGPT? Никак Я тут обнаружил, что если попытаться удалить свой диалог с ChatGPT, то под капотом у вас ничего не выйдет. Диалог просто перестанет у вас отображаться, но на сервере openai скорее всего всё будет сохранено Откуда такая догадка? Да просто во время запрос на удаление диалога отправляется PATCH запрос с параметром "is_visible: false". Да и в принципе PATCH запрос предназначен для обновления информации, а для удаляния есть DELETE Запрос PATCH используется для...

Курс: RAG для новичков Урок 1. Как LLM работает с документами и приватными данными (теория) В уроке я простым языком объясняю, как ИИ “думает” под капотом и как сделать так, чтобы он начал отвечать по твоей информации, а не абстрактно. Пока что без математики и без кода В уроке разбираем базу 😮: – почему ChatGPT / Gemini / Claude не видят ваши документы и свежие данные; – что такое RAG (Retrieval Augmented Generation) и какую проблему он решает; – из каких этапов состоит RAG-pipeline: indexing ...

RUG RAG Первой практической штукой, которую мы сделаем, будет RAG система RAG (Retrieval-Augmented Generation) – это подход, при котором искусственный интеллект сначала находит нужную информацию в базе данных или документах (retrieval), а затем использует её для генерации ответа (generation). Простыми словами, это способ “научить” модель отвечать с опорой на реальные данные, а не только на то, что она запомнила при обучении. RAG-системы применяются в чат-ботах, справочных ассистентах и корпорати...