Учебные материалы по LLM

Настройте OpenClaw (ранее Clawdbot/Moltbot) — самохостящийся агент, подключающий Claude к вашему Mac через WhatsApp. Ищите файлы и запускайте команды оболочки с телефона.

Постройте, проанализируйте, визуализируйте, обучите, оцените, подготовьте отчет и разверните модель оттока клиентов полностью в ChatGPT Work с GPT-5.6. Без настройки и установки — все в вашем браузере.

Узнайте, как автоматизировать извлечение данных из писем и PDF с помощью Google Apps Script и API Gemini. Постройте бессерверный конвейер для Google Sheets уже сегодня.

Прочитайте этот учебник по коннектору Claude Code и настройте GitHub через MCP. Узнайте, как автоматизировать разбор задач в open-source за 20 минут, используя локальные файлы только для чтения.

Запустите GLM-5.2 приватно через llama.cpp, защитите доступ собственным API-ключом, протестируйте через Web UI и cURL и подключите к OpenCode для мощного локального рабочего процесса разработки.

Узнайте, как запустить Kimi K2.7 Code локально за пять минут с предустановленным бинарником llama.cpp на четырёх RTX PRO 6000, а затем использовать её веб‑интерфейс и кодового агента Pi через совместимый с OpenAI API.

Узнайте, как процедуры Claude Code запускают вашего агента для работы с кодом в облаке по расписанию или событию GitHub, чтобы проверки PR и аудиты завершались даже с закрытым ноутбуком.

GGUF упаковывает веса модели, данные токенизатора и метаданные в один переносимый файл. Узнайте, как выбрать подходящий уровень квантизации и начать работу с Ollama.

Узнайте, как ускорить локальный инференс Gemma 4 31B на одном RTX 4090 с помощью спекулятивного декодирования DFlash и Flash Attention по сравнению с базовой конфигурацией.

Настройте среду Docker с несколькими GPU, тензорным параллелизмом и спекулятивным декодированием EAGLE, чтобы обслуживать Mistral Medium 3.5 128B через совместимый с OpenAI API.

Запустите Qwen3.6 27B на RTX 3090 и узнайте, как Multi-Token Prediction (MTP) в llama.cpp почти в 2 раза ускоряет локальный инференс LLM без апгрейда GPU.

Узнайте, чем отличаются gpt-realtime-2, gpt-realtime-translate и gpt-realtime-whisper от OpenAI, а затем протестируйте каждый с рабочим Python-кодом на WebSocket.