NVIDIA

Обучение собственной LoRA для Flux.1 Dev через Kohya_ss требует мощной видеокарты уровня RTX 3090/4090 с 24 ГБ VRAM, качественного датасета из 15–30 выровненных фотографий и точной настройки множителей rank и alpha. Метод подходит для коммерческих проектов и рекламы, где заказчик требует жесткого контроля портретного сходства, но уступает по скорости классическим SDXL-моделям и страдает от артефактов кожи при завышенных шагах. Зачем запускать обучение Flux.1 Dev LoRA своими силами Когда мы с дизайнером берем в работу очередной рекламный проект, заказчик редко соглашается на абстрактные генерации. Ему нужно точное попадание в лицо реального амбассадора, узнаваемый стиль или конкретный предмет из каталога. Базовая модель Flux.1 Dev великолепно понимает текст и анатомию, но не знает вашего клиента. Именно поэтому приходится уходить в локальное

Зачем подключать DeepSeek R1 к 1С своими силами Разноска банковских выписок в 1С:Бухгалтерия съедает у бухгалтера массу времени, особенно если контрагенты пишут в назначении платежа «всякую ерунду». Отправлять первичку в облачные сервисы нельзя по соображениям безопасности: коммерческая тайна и персональные данные клиентов не должны уходить на сторонние серверы. Решением становится запуск локальной языковой модели DeepSeek R1 через инструмент Ollama. В этом разборе мы опираемся на официальные спецификации моделей и открытую документацию по интеграции локального API, чтобы посчитать реальные затраты на железо и время обработки документов. Методика и ограничения полевого теста Чтобы не строить иллюзий о миллионной экономии, возьмем конкретные вводные: база 1С:Бухгалтерия предприятия, ред. 3.0, примерно 400–600 входящих платежей в месяц. Тест