Когда мы говорим о современных языковых моделях вроде GPT или Claude, легко забыть, что всё, что они знают — это текст, который они когда-то прочитали. А значит, всё, чего они не знают, остаётся за пределами их внимания. И вот тут появляется MCP — Model Context Protocol. Это способ «расширить сознание» модели, подключив её к живым данным, инструментам и действиям.

Эта статья отвечает на важные вопросы, которые возникают, когда ты впервые сталкиваешься с MCP:

• Что именно он делает?
• Чем он отличается от API?
• Как модель узнаёт, какие инструменты есть?
• Где лежат адреса, авторизация и прочее?
• Можно ли через MCP совершать не только запросы, но и действия?

При обучении моделей машинного обучения часто возникает вопрос: сколько эпох нужно? Когда модель уже «поняла» данные, а когда она начинает запоминать их слишком точно (то есть переобучаться)?

В этой статье:

• Что такое эпоха
• Как понять, что модель переобучается
• Сколько эпох нужно
• Как выбрать и настроить обучение правильно

Что такое эпоха

Эпоха — это один полный проход по всему обучающему набору данных.

Допустим, у вас есть 10 000 примеров, и вы обучаете модель с batch_size=100. Это значит, за одну эпоху модель увидит все примеры по 100 штук за раз — всего 100 шагов.

Когда эпох несколько, модель повторно видит одни и те же данные, чтобы «отточить» предсказания.

Большие языковые модели (LLM) часто требуют десятки гигабайт видеопамяти и мощные серверы для запуска и обучения. Квантование — это способ уменьшить объём модели и ускорить её работу, с минимальной потерей качества.

В этой статье:

• Что такое квантование
• Какие есть методы: GPTQ, GGUF, QLoRA
• Чем они отличаются
• Когда и как их применять

Что такое квантование

Квантование — это перевод весов модели из 32-битного формата (float32) в более компактные форматы: float16, int8, int4 и т. д.

Цель:

• уменьшить размер модели (в 2–8 раз)
• сократить использование VRAM
• ускорить инференс

Пример: модель в fp32 весит 13 ГБ, а в int4 — 3–4 ГБ.

Когда модель готова, важно не только её обучить, но и запустить эффективно, особенно если она используется в проде. Большие языковые модели (LLM) требуют особого подхода к инференсу — и тут приходят на помощь оптимизированные форматы и инференс-серверы.

Что нужно для продакшен-инференса

• Высокая скорость обработки запросов
• Эффективное использование GPU
• Поддержка большого числа одновременных пользователей
• Гибкость и переносимость модели

Обычный pipeline() из Hugging Face удобен, но не масштабируется. Для продакшена нужны другие инструменты.