tg public.tg Написать @AFFtop_connect
сеть public.tg Это один из 4761 каналов редакционной сети public.tg про CPA, арбитраж, iGaming, Nutra и AI-инструменты. Купить рекламу в этом канале · все каналы сети
Open Source LLM — Llama / Qwen / DeepSeek

Open Source LLM — Llama / Qwen / DeepSeek

Open Source LLM — Llama / Qwen / DeepSeek · @open_source_llm_aff →

Open Source LLM — про open-source LLM глазами арбитражника: свой API без OpenAI, локальный inference, файнтюны. Канал сети public.tg.

1 434 подписчиков
1 средние просмотры
103 постов / 30д
0.1% engagement rate
Подписаться Купить рекламу
📂 AI & Creative Production
latest posts

Последние публикации

Последние 30 публикаций канала. Каждый пост открывается отдельной веб-страницей со ссылкой на оригинал в Telegram.

Self-hosted окупается не «когда дешево», а когда у тебя понятный профиль токенов и стабильная нагрузка Считать надо не GPU «в вакууме», а полную стоимость 1M токенов: железо, амортизация, электричество, простои, инженерн…
@open_source_llm_aff
vLLM и TGI ломают прод не фичами, а режимом доступа к памяти и батчингу Если у модели длинный контекст и много параллельных запросов, vLLM обычно выигрывает за счёт paged attention и агрессивного continuous batching. На …
@open_source_llm_aff
5 ошибок при выборе Llama для продакшена: ломают скорость, бюджет и качество Llama часто берут по размеру, а не по профилю задачи. В результате 8B ставят там, где нужен строгий след за инструкцией, а 70B — там, где важне…
@open_source_llm_aff
Selenium с прокси-авторизацией ломается не в коде, а в точке подключения Чаще всего проблема не в самом Selenium, а в том, как прокси принимает логин и пароль. Браузерный стек любит простой формат host:port, а вот auth ч…
@open_source_llm_aff
Llama в проде: 5 ошибок, которые убивают скорость и экономику сразу Llama часто берут как «универсальную» модель, а потом удивляются, почему latency растёт, а GPU простаивает. Проблема почти всегда не в самой модели, а в…
@open_source_llm_aff
Datacenter прокси не умерли: где они ещё дают трафик без лишних рисков Datacenter прокси не подходят для всего подряд, но у них есть свои рабочие зоны. На практике они держатся там, где важны скорость, стабильность и пре…
@open_source_llm_aff
Mistral и Gemma в проде: как не ошибиться с выбором под свой стек Если нужен open-source LLM для прикладных задач, смотрите не на «кто умнее вообще», а на 4 оси: качество на ваших промптах, скорость на вашем железе, цена…
@open_source_llm_aff
Qwen в проде ломается не на качестве, а на неправильном выборе размера и runtime Если вам нужен китайский open-source стек для русского и английского, Qwen обычно берут за адекватный баланс: сильный instruction-following…
@open_source_llm_aff
vLLM и TGI ломаются не на модели, а на неправильном профиле нагрузки и контекста Если у тебя короткие запросы, много параллельных сессий и нужен высокий throughput, vLLM обычно выигрывает за счёт continuous batching и pa…
@open_source_llm_aff
vLLM и TGI — это не «какой сервер лучше», а разный профиль нагрузки под одну и ту же модель Если у вас короткие ответы, много параллельных запросов и важен throughput, vLLM чаще выигрывает за счёт paged attention и агрес…
@open_source_llm_aff
Qwen в проде ломается не на модели, а на неправильном выборе режима инференса Если нужен универсальный стек под чат, extraction и tool-calling, Qwen обычно берут не «самую большую», а ту, что влезает в целевой latency bu…
@open_source_llm_aff
vLLM и TGI ломаются не на модели, а на плохом выборе нагрузки Если у тебя длинный контекст, много одновременных запросов и нужен высокий throughput, vLLM обычно выигрывает за счёт paged attention и агрессивного batching.…
@open_source_llm_aff
Llama в проде: 5 ошибок, из-за которых open-source съедает бюджет быстрее API Llama часто берут как «свою» модель, но экономия появляется только когда сходятся 4 вещи: размер, квантизация, длина контекста и throughput на…
@open_source_llm_aff
Qwen легко взять в прод, если не путать размер модели, контекст и способ инференса Для продакшена Qwen обычно оценивают по 4 осям: качество, скорость, цена, лицензия. Если нужен чат, извлечение структурированных данных и…
@open_source_llm_aff
Self-hosted LLM окупается не «по ощущениям», а по утилизации GPU и токенам Если считать экономику честно, у self-hosted есть 4 статьи: железо, энергия, оркестрация, простои. Самая частая ошибка — брать пиковую цену желез…
@open_source_llm_aff
DeepSeek в проде ломается не на «качестве», а на неправильном выборе режима инференса Если берёшь модель этого семейства для API, сначала раздели сценарии: короткие ответы, длинный reasoning, RAG и автогенерация кода. Дл…
@open_source_llm_aff
Cloudflare и Akamai ломают залив не «капчей», а целым набором сигналов Анти-боты смотрят не только на IP. Им важны: тип прокси, гео, ASN, частота запросов, порядок заголовков, TLS-отпечаток, поведение сессии и совпадение…
@open_source_llm_aff
Mistral и Gemma: как не промахнуться с выбором open-source модели под прод Если задача — быстро поднять свой API без OpenAI, эти две линии часто сравнивают неправильно. Смотри не на бренд, а на четыре оси: качество, скор…
@open_source_llm_aff
Self-hosted выгоден не по факту наличия GPU, а по загрузке и профилю запросов Считайте экономику от двух метрик: средняя длина промпта/ответа и utilization железа. Если у вас 70% коротких запросов, то узкое место — не VR…
@open_source_llm_aff
Mistral и Gemma в проде: как не ошибиться с выбором под свой стек У этих семейств разный характер. Mistral чаще берут туда, где важны скорость, короткий latency и понятный отклик на инструкцию. Gemma удобнее в сценариях,…
@open_source_llm_aff
Mistral и Gemma: как выбрать маленькую модель для продакшена без самообмана Если задача — чат, классификация, extraction или простая генерация, размер сам по себе ничего не решает. Для Mistral/Gemma смотрят на 4 вещи: ка…
@open_source_llm_aff
vLLM или TGI: 4 параметра, по которым выбирают inference-стек в проде Если модель одна и та же, разница в ощущениях почти всегда упирается не в quality, а в scheduling, batching и память. Смотрите на четыре вещи: 1) длин…
@open_source_llm_aff
Entity SEO: как сделать так, чтобы AI-поиск понял ваш бренд, а не догадался Если коротко: entity SEO — это не про «больше ключей», а про то, чтобы сайт был связан с понятными сущностями: брендом, продуктом, людьми, катег…
@open_source_llm_aff
Mistral и Gemma в проде: где одна модель закрывает 80% задач, а где она ломается Mistral обычно берут, когда важны скорость, простая интеграция и предсказуемый инференс. Gemma чаще выигрывает там, где нужен более аккурат…
@open_source_llm_aff
DeepSeek в проде ломается не на «качестве», а на неправильной постановке режима инференса Если брать deepseek_models для реальной работы, сначала разделяйте сценарии: генерация, код, длинный контекст, tool-use. Одна и та…
@open_source_llm_aff
Llama в проде ломается не на “качестве”, а на выборе размера, контекста и кванта Если нужен быстрый и предсказуемый API, сначала выбирают не “лучшую” модель, а режим работы: 8B для дешёвого high-throughput, 70B для сложн…
@open_source_llm_aff
Mistral и Gemma: где они реально полезны, а где лучше не тащить в прод Для open-source стека это две разные роли. Mistral обычно берут как универсальный рабочий слой: неплохой instruction-following, адекватный код, норма…
@open_source_llm_aff
Qwen для продакшена: где модель экономит токены, а где тихо сжигает бюджет Qwen хороша не «вообще», а когда задача распадается на узкие сценарии: extraction, классификация, RAG-ответы, tool-use. На таких пайплайнах она ч…
@open_source_llm_aff
Performance testing крео: без этого вы тестируете не рекламу, а случайность Performance testing в marketing_ai часто делают неправильно: меняют сразу всё — оффер, визуал, аудиторию, формат, CTA. Потом радуются победителю…
@open_source_llm_aff
LLM в маркетинге: Llama часто выигрывает не по “умности”, а по цене ошибки Если задача — крео, кластеризация, FAQ-черновики и перефразирование, Llama часто удобнее там, где нужен контроль над стилем и приватностью. Но в …
@open_source_llm_aff
topic hubs

Темы, которые мы освещаем в сети

Тематические хабы public.tg агрегируют посты сети по 10 главным направлениям. Каждый хаб — отдельная страница с обзором, FAQ и подборкой свежих постов из 4761 каналов.

iGaming partner Nutra Dating Facebook/Meta Ads TikTok Ads Трекинг и postback Антидетект-браузеры Push-трафик AI-инструменты Реклама в Telegram Отзывы о букмекерах Обзоры онлайн-казино Вывод денег из БК и казино Зеркала букмекеров Бонусы и промокоды БК MelBet — гид Новости городов России IT-новости городов
related channels

Похожие каналы сети

Каналы с близким редакционным форматом — для расширения охвата при рекламной кампании или для подписки на смежные темы.

Go Goblin — УБТ, Telegram Gift и Mini Apps

Go Goblin — УБТ, Telegram Gift и Mini Apps

@Go_Goblin

УБТ-механики и Telegram-арбитраж: гифты, мини-приложения, channel ads, premium-бусты. Что льют команды через Telegram-каналы, как монетизируются Mini Apps, каки...

790 подписч.
175 просм/пост
22.2% ER
$30за пост
Открыть

Смотреть весь каталог из 4761 каналов →

Темы которые ведёт Open Source LLM — Llama / Qwen / DeepSeek

AI-инструменты все темы →
start

Готовы запустить рекламу через сеть public.tg?

Новый оффер, продукт, GEO, кейс, событие или партнёрский запуск — соберём маршрут под задачу и отдадим медиаплан.

Получить медиаплан Купить через /ads

Telegram для медиаплана: @AFFtop_connect. Быстрый тест: $20 за канал, $1000 за пакет по сети.