14 статии — дефиниции, ръководства и сравнения за AI на български
Показани 1–14 от 14 ресурса
Managed AI ускорява внедряването и намалява ops риска, DIY deployment дава контрол и оптимизация при мащаб; най-често пе...
LangChain ускорява прототипирането, но custom кодът дава контрол и стабилност; най-добрата практика е thin слой и ясни и...
Pinecone е силен managed/serverless избор за бърз старт и скалиране, а Weaviate печели, когато искаш гъвкавост и опция з...
Vector DB е специализиран индекс за similarity search, а традиционната база е източникът на истина и транзакции; най-чес...
API е най-бързият път към качество, но self-host на open модел дава контрол и оптимизация при голям обем; в production ч...
Избери Pre-trained, когато искаш управляемост и повторяемост; избери от нулата обучение, когато ти трябва гъвкав старт и...
Избери Self-hosted, когато искаш управляемост и повторяемост; избери cloud AI, когато ти трябва гъвкав старт и бързи ите...
Избери OpenAI API, когато искаш управляемост и повторяемост; избери Anthropic API, когато ти трябва гъвкав старт и бързи...
Избери TensorFlow, когато искаш управляемост и повторяемост; избери PyTorch, когато ти трябва гъвкав старт и бързи итера...
Cloud ML ускорява разработката и скалирането, on-premise дава контрол и предвидимост; за повечето организации през 2026...
Batch inference оптимизира за цена и обем, real-time inference оптимизира за UX и SLO; в production често печели хибридн...
REST е най-преносимият и контролируем подход, SDK е най-бързият за разработка; за production често печели комбинация с т...
GPU е стандартът за training и тежък inference, но CPU остава незаменим за данни, оркестрация и по-малки модели; най-чес...
Transfer learning е стратегията, а fine-tuning е техника; в 2026 най-често печели PEFT/LoRA, ако имаш данни и искаш пред...