MrPi#: В целом это и послужило ответом, но указал, что ollama (морда) это среда, которая под капотом использует llama.ccp т.е. интервейс и движок, который разворачивают модели локально.
Да, только наш гений не понимает разницы между написать свою нейросеть и написать движок
MrPi#: Sly32 честно, ощущение, что ты пытаешься доказать, что-то кому-то. Я же просто веду беседу на форуме. Что здесь кому доказывать?
А у меня ровно наоборот. Ты стараешься доказать что все эти ЛЛМ - ничего не умеют а ты лучше все сделаешь. ПРи это не оставляешь попыток их использовать. А я -признаю, что это крутой инструмент и с удовольствием их использую. Причем ты не хочешь реально оценить. Вот пишешь покажите пример. Я отвечаю - напиши в личку акк - дам доступ - ты игнориршь и потом опять задаешь вопросы я не вижу примеров грамотного кода. Тебе Александр скидывает примеры - ты начинаешь рассуждать что это не неуязвимости...
MrPi#: Написал, что подумал в контексте своя нейросеть. Для меня это понятие - написать с нуля, обучить.
Да. Только нужно понимать цели. Написать полноценный процессор - да дорого. Та цель/челлендж, что я предлагал - фактически учебный проект по нейросетям, база. Никто не говорит за что-то сложное. Но чел утверждает что интересуется нейросетями, но тут же соскакивает под разными предлогами, при этом как ты правильно заметил - путает понятия самих сетей и инструментов для развертывания. Для простой сети на Pytorch вообще Ollama не нужна. И у меня как раз счас МАкбук с GPU - интересно было сравнить со старым на интеле.
MrPi#: Потому, что для яблочников, майкрософт это корпорация зла. Им всё чуждо от винды, до офисных продуктов, а тут такое.
Откуда ты берешь такие глупости? Впрочем это многое обьясняет. А вообще практически все мелкософтовые продукты доступны на маке. А некоторые на маке работают лучше чем на винде)
Евгений Молдовану#: пипец, да. Не нравится - сделай другой функционал, код есть, можно доработать самостоятельно
ОМГ, погромиста обидели... Дай мне доступ - ViachaslauKazakou, я уже сделал ПР с примером загрузки файлов откуда угодно, не могу запушить тебе.
Евгений Молдовану#: Посмотри на на функционал внутри. Там фильтрация внутри, можно к примеру отфильтровать ботов Яндекса и Гугла, только те страницы, которые отдали 404 к примеру, твоя панель такое может? :)
Это все - 15 минут работы, называется кастомизация))) Понадобится - сделаю.
А вообще Streamit - это такая штука для MVP/POC - быстренько показать возможности. В реальности таке использовать не станешь.
MrPi#: На скрине у sly32 тоже вижу vscode на маке(странно видеть на маке мелкософтовую тулзу)), и плагин Клода.
Почему странно?А в чем я должен работать на маке? Мне пока больше нравится гитхаб копайлот - у него лучше и удобнее интрефейс и генерация. Причем он может отсканировать как прямо репо по урлу, так и склонированый. Второе по мне удобнее.
Ничего не даст. Он на готовой библиотеке хочет на Python, да ещё и с использованием ИИ у самого то с соображением проблемы.
Элвис смотрит на тебя с осуждением и не понимает что ты за пургу гонишь. Опять эти песенки про готовые библиотеки.
было предложение - написать простенькую нейросеть - анализатор логов. Было два ограничения - по времени - 2 недели, по функционалу - умела читать логи, чинить поломанные логи - предугадывать что потерялось, делать анализ простой. А на Пайтоне или на абаке - какая разница. Читай внимательнее.
И, что тебе даст? Своя в плане полная модель с обучением. Или в контексте своя - скачать ollama и установить модельку? Ну или через vllm, open code. Смысл просто в чем? Там если нормальные модельки локально запускать, то это 128гб врам, что бы комфортно работать. Можно на v100 запустить. Есть схема. Бюджет в 120т.р. Но я думал в контексте своей нейронки это не готовую установить, а обучить взяв за основу тот же квен или мистраль. Или с нуля запроектировать. Это реально на дорогом. Сейчас с нормальными спецами в машинном обучении дефицит.
Слушай, ну если тебе интересно- возьми и перечитай, все есть в топике. Ничего не нужно домысливать. А то ты что с кодом, что здесь. Я уже даже не понимаю, что ты пытаешься доказать
Александр Воробьев#: Мой фреймворк прогнали через ИИ (человек правда с ИИ на ты по роду деятельности) - ну и дали результат, как пример, оценку уязвимостей. (ну у меня есть именно видео как это происходило) т.е. даже уже в таком качестве уже есть польза.
Если хочешь - сделаю тоже самое. Не пожалею даже токенов для claude 4.7/gpt-5.5. Причем тебе сразу будет ПР с исправлениями и подробный отчет по ФВ в виде маркдаун файла - как план улучшений. Только в след месяце - в этом сильно потратился на токены. Просто напомни в начале месяца.
ArbNet#: Это тебе не стыдно.. какой-то "анализатор логов" называть LLM.
Видимо пора заканчивать тратить на тебя время, как и на экономиста. Неужели ты не смог понять суть? Анализатор логов - это просто предложение. Да хоть анализатор оценок из твоего школьного дневника. У меня была идея для своего сервиса развернуть отдельную модель, но пока токены выгоднее.
откидываем SEO, право и медицину
Тематические источники тех времён. Я нашёл упоминание в книге про международное радио вещание. Но явного определения не нашёл
Полагаю, сам и выдумал
На картинке ближе к истине, чем из поисковой выдачи.
При чем тут выдача когда изначально было про ИИ?
Я пишу, что нельзя без контроля ими пользоваться. Я пишу, что не видел ни одного проекта, где нейронка от и до сделала проект.
или его сайт
https://lleo.me/dnevnik/2026/05/22
В целом это и послужило ответом, но указал, что ollama (морда) это среда, которая под капотом использует llama.ccp т.е. интервейс и движок, который разворачивают модели локально.
Sly32 честно, ощущение, что ты пытаешься доказать, что-то кому-то. Я же просто веду беседу на форуме. Что здесь кому доказывать?
Тебе Александр скидывает примеры - ты начинаешь рассуждать что это не неуязвимости...
Написал, что подумал в контексте своя нейросеть. Для меня это понятие - написать с нуля, обучить.
Потому, что для яблочников, майкрософт это корпорация зла. Им всё чуждо от винды, до офисных продуктов, а тут такое.
Яблочники обычно на Sublime Text, Neovim.
пипец, да. Не нравится - сделай другой функционал, код есть, можно доработать самостоятельно
Посмотри на на функционал внутри. Там фильтрация внутри, можно к примеру отфильтровать ботов Яндекса и Гугла, только те страницы, которые отдали 404 к примеру, твоя панель такое может? :)
Это все - 15 минут работы, называется кастомизация))) Понадобится - сделаю.
А вообще Streamit - это такая штука для MVP/POC - быстренько показать возможности. В реальности таке использовать не станешь.
На скрине у sly32 тоже вижу vscode на маке(странно видеть на маке мелкософтовую тулзу)), и плагин Клода.
Мне пока больше нравится гитхаб копайлот - у него лучше и удобнее интрефейс и генерация. Причем он может отсканировать как прямо репо по урлу, так и склонированый. Второе по мне удобнее.
Ничего не даст. Он на готовой библиотеке хочет на Python, да ещё и с использованием ИИ у самого то с соображением проблемы.
Элвис смотрит на тебя с осуждением и не понимает что ты за пургу гонишь. Опять эти песенки про готовые библиотеки.
было предложение - написать простенькую нейросеть - анализатор логов. Было два ограничения - по времени - 2 недели, по функционалу - умела читать логи, чинить поломанные логи - предугадывать что потерялось, делать анализ простой.
А на Пайтоне или на абаке - какая разница. Читай внимательнее.
И, что тебе даст? Своя в плане полная модель с обучением. Или в контексте своя - скачать ollama и установить модельку? Ну или через vllm, open code. Смысл просто в чем? Там если нормальные модельки локально запускать, то это 128гб врам, что бы комфортно работать. Можно на v100 запустить. Есть схема. Бюджет в 120т.р. Но я думал в контексте своей нейронки это не готовую установить, а обучить взяв за основу тот же квен или мистраль. Или с нуля запроектировать. Это реально на дорогом. Сейчас с нормальными спецами в машинном обучении дефицит.
Слушай, ну если тебе интересно- возьми и перечитай, все есть в топике. Ничего не нужно домысливать. А то ты что с кодом, что здесь. Я уже даже не понимаю, что ты пытаешься доказать
Мой фреймворк прогнали через ИИ (человек правда с ИИ на ты по роду деятельности) - ну и дали результат, как пример, оценку уязвимостей. (ну у меня есть именно видео как это происходило) т.е. даже уже в таком качестве уже есть польза.
Это тебе не стыдно.. какой-то "анализатор логов" называть LLM.
Своя llm это, что-то на богатом.
Как минимум один участник все же держит свое слово...