Сегодня будет необычный пост 🍿

🥰 Несколько дней назад ко мне обратился молодой канал с IT-тематикой и предложил сделать совместный пост. Я этому предложению очень обрадовался, приятно поддержать крутое начинание. Буду благодарен, если Вы оцените контент ребят.

То, что у нас получилось, увидите буквально через несколько минут. Пока можете попробовать угадать тематику поста. Уверен, что у нас еще будут совместные работы ❤️❤️❤️

Всем хорошего завершения пятницы 😘

Всем привет! 👍

Дропну пост завтра. Пока можете попробовать угадать, о чем он будет 😶🐱

Всем качественного завершения выходных 🛀

Пост сегодня 🍿.

Давненько не было технических публикаций. Надо исправлять. Всех обнимаю ❤️.

Начинаем новое важное путешествие 👨‍🚀

🚪 Этот пост открывает серию материалов, где мы пошагово разберём весь процесс создания нейросети — от идеи до рабочего продукта. Постараюсь все излагать техническим, но в то же время понятным русским языком.

Я думаю, что не меня одного будоражит эта тема. Мне хочется разобраться в ней глубже, понять внутрянку. Я подумал, что круто будет сделать это нам здесь всем вместе ❤️❤️❤️

Меня радует то, что сейчас, в 2025 году, можно сделать нейронку без огромных финансовых вложений благодаря готовым решениям. Не нужно обучать модель с нуля — можно взять предобученную (например, BERT для понимания текста или GPT для генерации) и доучить её под свою задачу. Это экономит месяцы работы. Но также требует определенного уровня знаний. Поэтому предупреждаю, просто не будет никому (ни мне, ни вам 😭). В доказательство этому читайте текст ниже.

💪 Первый кирпичик — данные.
Нейросети учатся на примерах, как студенты по учебникам. Для простых задач классификации нужно 10-50 тысяч примеров, для сложных — миллионы. Главное — качество и разнообразие данных. Необходимо убирать дубли, исправлять ошибки, следить за балансом классов. Если нужна разметка (например, для определения тональности текста), используйте инструменты вроде Label Studio или обращайтесь к краудсорсингу.

💪 Второй кирпичик — архитектура модели.
Это "мозг" нейросети. Сегодня доминируют Transformer-архитектуры — они хорошо работают с текстом, изображениями и другими данными. Не изобретайте велосипед: возьмите готовую модель с Hugging Face (там тысячи вариантов) и адаптируйте под задачу. Для экономии ресурсов присмотритесь к "маленьким" моделям вроде DistilBERT — они работают быстрее и требуют меньше памяти.

💪 Третий кирпичик — вычислительные ресурсы.
Нейросети требуют мощных видеокарт (GPU) для обучения. Варианты: арендовать в облаке (от 10 до 2000 зеленых в месяц, все зависит от сложности проекта) или купить RTX 4080/4090 для домашнего использования. Современные "компактные" модели могут работать даже на MacBook с чипом M3. Поэтому сделать домашнюю нейронку вполне реально.

💪 Четвёртый кирпичик — процесс обучения.
Используйте готовые фреймворки вроде PyTorch или TensorFlow — они автоматизируют большую часть работы. Типичный процесс: загрузили данные, выбрали предобученную модель, настроили параметры обучения (learning rate, batch size), запустили fine-tuning. Следите за метриками в реальном времени с помощью Weights & Biases или TensorBoard (ставь лайк, если пока тоже ниче непонятно).

💪 Пятый кирпичик — оценка результатов.
Проверяйте модель на новых данных, которые она не видела при обучении. Для классификации смотрите на accuracy и F1-score, для генерации текста — на perplexity. Важно понимать, где модель ошибается и почему. Используйте инструменты объяснимости (SHAP, LIME), чтобы понять логику решений модели.

💪 Шестой кирпичик — развёртывание.
Готовую модель нужно сделать доступной пользователям. Простейший вариант — Hugging Face Inference API (несколько кликов). Для большего контроля используйте FastAPI + Docker. Не забывайте про мониторинг, следите за производительностью и качеством предсказаний, обновляйте модель по мере поступления новых данных.

Если Вы дочитали до сюда и Вам интересно во всем этом разобраться, то добро пожаловать. Я буду только рад, если Вам это также вкатывает как и мне. Когда с этим справимся, полезем глубже 🐱.

Мне самому немного страшно браться за такое большое и сложное начинание, но усердие и труд все перетрут, так что погнали (посты серии будут с этим тегом #СтроимИИ 🤨).

Всем удачи! Очень рад, что сообщество растет и мы с вами тоже, дорогие ❤️

Всем привет 🐱

Готовы к новенькому посту? Как думаете, про что он будет? 🔨

Да что такое ваш АПИ?! ❔

API (Application Programming Interface) — это невидимый мост 🔨, соединяющий разные программы и сервисы, позволяя им болтать друг с другом без участия человека. Представьте себе официанта в ресторане 🍷: Вы выбираете блюдо из меню, он передаёт заказ на кухню и приносит готовое угощение 🐟. В нашей цифровой “кухне” меню — это документация API, запросы и ответы — те самые блюда, а HTTP‑протокол выступает в роли официанта.

Корни API уходят в первые операционные системы 1960–70‑х годов, когда программисты впервые получили набор функций для работы с файлами и устройствами 🖥. Но настоящий взлёт пришёл с вебом и публикацией в 2000 году диссертации Роя Филдинга, описавшей стиль REST. С тех пор RESTful API, использующие методы GET, POST, PUT и DELETE, стали стандартом для обмена данными в формате JSON и XML.

Почему API так важны? Во‑первых, они обеспечивают модульность и переиспользование. Так, написав интерфейс один раз, вы открываете его десяткам клиентов — мобильным приложениям 😶, веб‑сайтами 😶, микросервисам 😶 — без лишнего дублирования кода. Во‑вторых, API дарят автоматизацию. Роботы и скрипты способны запускать процессы по расписанию — от публикации постов в социальных сетях до управления умным домом, избавляя Вас от жеской рутины. В‑третьих, вокруг API выстраивается целая экономика — корпорации вроде Twitter, ой, X ❌, Google и Amazon продают доступ к своим данным и вычислительным ресурсам, а стартапы создают уникальные интеграции и расширения, превращая интерфейсы в самостоятельный источник дохода.

Сейчас такие мосты соединяют нас не только с классическими API 🙂, но и с самыми продвинутыми нейросетями. Представьте, что Вы ведёте бизнес. А значит, находитесь в среде, где каждый день идёт борьба за внимание, ресурсы и время. Скорость становится конкурентным преимуществом: тот, кто быстрее запускает продукт, тестирует идеи или отвечает клиентам, выигрывает. Здесь на сцену выходит нейросетевой конструктор — простая оболочка над мощными ИИ-моделями вроде GPT‑4. Вместо того чтобы вручную формулировать запросы, настраивать параметры и копировать ответы, Вы просто выбираете нужную задачу — «написать письмо», «сформировать отчёт», «обработать отзыв» — и вводите ключевые данные. Всё остальное происходит автоматически: система сама формирует запрос, запускает ИИ, получает результат и сразу отправляет его в нужный инструмент — CRM, документы, рассылку. Все ускоряется, ребята, не знаю хорошо это или плохо 😐.

Всем неторопливых выходных. Спасибо Вам 💘