Head Hunter

      
      Development of custom technical solutions
      
      AI Llama Fine-Tuning
      
      Резюме
      

      Проблемы Интернет (и мобильного Интернет в частности) могут значительно сказываться на деятельности дополнительных офисов компании или её удалённого оборудования (касс, вендингов, серверов).
      Решение проблемы доступности с помощью известных Proxy из магазина приложений - это решение на короткий период времени. Более эффективные результаты может обеспечить только кастомные решения, технические особенности которых не публикуются.
      Vibe Coding позволяет создавать такие решения быстро и невероятно изощрённо. Ничего не мешает использовать множество технологий или путей для одного туннеля и разные технологии для нескольких офисов.
      
      AI Llama Fine-Tuning
      
      Модель Llama 3.1 (включая популярную версию 8B) можно дообучать (делать файнтьюнинг) на локальном сервере.
      
      Что нужно для дообучения
      1. Исходные веса модели. Вам понадобятся веса в формате Hugging Face (например, meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct), а не готовый файл для Ollama.
      2. Инструменты (Фреймворки). Писать код с нуля не нужно. Используйте готовые библиотеки:
          Unsloth: Самый быстрый и экономный по памяти инструмент для локального обучения (рекомендуется).
          TRL (Hugging Face): Классический вариант для тренировки.
          Axolotl: Мощный инструмент, где всё обучение настраивается через один конфигурационный файл (YAML).
      3. Метод LoRA / QLoRA. Полноценное обучение (Full Fine-Tuning) требует огромного количества видеопамяти (VRAM). Методы LoRA и QLoRA обучают не всю модель, а лишь небольшой процент «настроек» (адаптеров). Это снижает требования к VRAM в разы без потери качества.
      
      Основные этапы процесса дообучения AI Llama
      
      1. Подготовка датасета
      Модель учится на ваших примерах. Вам нужно подготовить файл (обычно .json или .jsonl) с примерами идеальных диалогов или задач.
      2. Запуск тренировки. Вы запускаете скрипт на Python (например, через Jupyter Notebook), который загружает модель, ваш датасет и начинает процесс обучения. На серверной видеокарте (например, Nvidia A10G, A100, RTX 3090/4090) обучение модели 8B займет от нескольких десятков минут до пары часов.
      3. Экспорт результата в Ollama. После обучения вы получите файлы адаптера (LoRA). Чтобы использовать обученную модель в вашей текущей Ollama, нужно:
          1.Объединить исходную модель Llama 3.1 и ваши новые обученные веса.
          2. Конвертировать результат в формат .gguf (с помощью утилиты llama.cpp).
          3. Создать Modelfile и зарегистрировать модель в Ollama командой ollama create my-tuned-llama -f ./Modelfile.
      
      С чего начать практику?
      Самый простой и стабильный путь для новичка — использовать Unsloth.
      У них есть готовые и подробно расписанные шаблоны (Jupyter Notebooks) специально для Llama 3.1.
      
      AI Llama Fine-Tuning
      
      

Резюме

      
      
      arrayphotocintrol   - понятно что это и почему так
      
      Разработчики Unsloth предоставляют готовый скрипт, который разворачивает изолированное окружение и графический интерфейс Unsloth Studio. В нем можно подготавливать данные и запускать обучение без написания кода.
      Если вы хотите управлять процессом обучения вручную через код или Jupyter Notebook, лучше всего использовать менеджер окружений Conda (Miniconda).
      
      AI Llama Fine-Tuning
      
      Опыт работы:
      
      Работа с сетевым оборудованием Cisco, Huawei, АПКШ «Континент» (3.9, 4.x, 3М3), «Континент АП», СД, КШ, ЦУС, ПУ ЦУС - десятки и сотни устройств.
      «Континет» TLS серверы – 7000 пользователей.
      Аутентификация по сертификатам, списки отозванных сертификатов, центры распространения.
      Модернизация ПО, мониторинг, анализ конфигурации оборудования.
       Разработка Java и Python скриптов для мониторинга и управления сетевым оборудованием (по SSH).
      

Резюме

      AI Vibe Coding
      Python, Java, PHP Developer
      Разработка Android JAVA приложений под конкретное использование. Например: видеорегистратор, GPSTracker для Android смартфона ( c отправкой координат через SMS или в Telegram-канал), FotoWebCamera для Android - для наблюдения, криптографические генераторы случайных чисел огромной размерности на основе Интернет-Радио, новостей или крипто-алгоритмов, агрегаторы новостей с голосовым прочтением, работа с базами данных и Excel из Android и т.д.
      Кастомные Python Proxy серверы (для удалённой работы организации) для неблокируемых туннелей (HTTP, HTTPS, TCP поверх UDP), в том числе и через пиринговые сети (IPFS, Bit Torrent). VPS под Ubuntu
      Генераторы и накопители энтропии для шифрования. Шифраторы, эзотерический язык программирования Oflameron. Обфускация листингов. Кастомные приложения и скрипты "водяные знаки".
      
      Виртуализация
      
      VMware Workstation, ESXi, VSphere, VCenter, виртуальные коммутаторы, виртуальные "Континент 4", глобальные персональные компьютеры.
      

Резюме

      Большой опыт работы с ИИ. Написание кода, отладка, анализ логов, анализ конфигурации, генерирование конфигурации оборудования, prompt-инг, локальные ИИ модели на физических серверах для работы в изолированных от Интернет сетях - аппаратная и программная части.
      
      Resume >>
      
      arrayphotocintrol   - сами понимаете, что это