ИИ и машинное обучение3 мин чтения
On-prem LLM-стратегия для банков: Ollama, vLLM и TEI
В 2026-м обсуждение LLM в банках сместилось из облака в on-prem. Практическое сравнение трёх движков, бюджет GPU и комплаенс.
Категория
Статьи в категории ИИ и машинное обучение
Генеративный ИИ, интеграции LLM, прогнозные модели и MLOps.
ИИ и машинное обучение
ИИ и машинное обучение2 мин чтения
AI-агенты в корпоративных процессах: пять практических сценариев
К 2026 году AI-агенты перешли из демо в продакшен. Пять практических сценариев — от триажа обращений до финансовой сверки — и важные архитектурные решения.
ИИ и машинное обучение2 мин чтения
RAG-архитектура: подключение LLM к корпоративным знаниям
Retrieval Augmented Generation связывает LLM с собственной базой знаний организации, снижая галлюцинации и давая каждому ответу источник. Три слоя правильно построенной RAG-системы.
ИИ и машинное обучение2 мин чтения
3 способа интегрировать LLM в корпоративные процессы
Большие языковые модели за год перешли из демо в продакшен. Три практических паттерна их интеграции в корпоративные системы и важные меры по снижению рисков.
ИИ и машинное обучение2 мин чтения
MLOps: вывод модели в продакшен
Модель с 92% точностью в блокноте не приносит ценности, пока не выйдет в продакшен. MLOps дисциплинирует путь от обучения до устойчивой эксплуатации.