GPU on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

Docker для AI-проектов: полное руководство

Sun, 05 Apr 2026 12:00:00 +0300

«У меня всё работает локально» — фраза, которая похоронила десятки AI-проектов на этапе деплоя. Разные версии CUDA, конфликты Python-зависимостей, несовместимость драйверов — всё это превращает перенос модели с ноутбука разработчика на сервер в квест. Docker решает эту проблему: вы упаковываете модель, зависимости, рантайм и GPU-конфигурацию в один контейнер, который идентично работает где угодно.

В этом руководстве — от базовой контейнеризации AI-проекта до продвинутых техник: GPU-ускорение через NVIDIA Container Toolkit, запуск LLM локально через Docker Model Runner, оптимизация образов multi-stage сборками и production-деплой.

Как работает инференс: от запроса до ответа

Sun, 22 Feb 2026 15:00:00 +0300

Вы вводите запрос в ChatGPT, Claude или Gemini — и через долю секунды на экране начинают появляться слова. За этой кажущейся простотой скрывается сложнейший конвейер: токенизация, матричные вычисления на миллиардах параметров, управление памятью GPU и десятки оптимизаций, отточенных годами исследований. Этот конвейер называется инференс (inference) — процесс получения ответа от обученной модели.

В этой статье разберём каждый этап пути от текстового запроса до сгенерированного ответа и объясним, какие инженерные решения позволяют получать ответы за сотни миллисекунд.