LoRA для изображений
LoRA для изображений — это низкоранговый адаптер для донастройки diffusion-модели без полного переобучения. Ниже — как он работает в Diffusers и kohya-ss, где применяется и в чём его реальные ограничения.
Открыть →Глоссарий ИИ
Короткие и проверяемые определения терминов.
ControlNet
ControlNet — архитектура для управления генерацией изображений по внешней карте: границам, глубине, сегментации или позе. Ниже — что это такое, как работает и где реально полезно.
Открыть →VAE (Variational Autoencoder, вариационный автоэнкодер)
VAE (Variational Autoencoder) — вероятностный автоэнкодер и генеративная модель с латентной переменной: вход кодируется в параметры распределения, а обучение идёт через ELBO и репараметризацию.
Открыть →Image-to-Image (I2I)
Image-to-Image (I2I) — это генерация и редактирование по исходному изображению. Ниже — простое объяснение, схема работы, отличие от text-to-image и актуальные API-практики.
Открыть →Форматы квантизации: GGUF, GPTQ, AWQ
GGUF, GPTQ и AWQ часто ставят в один ряд, но это не одно и то же: GGUF — контейнерный формат файла модели, а GPTQ и AWQ — методы посттренировочной квантизации весов.
Открыть →Model serving (сервинг модели)
Model serving — это слой ML-инфраструктуры, который публикует обученную модель как сервис для инференса. Ниже — простое объяснение, схема работы, практический пример и ограничения.
Открыть →Batching (пакетная обработка)
Batching, или пакетная обработка, — это групповая отправка и обработка данных одним блоком вместо поштучного режима. Термин перегружен: он может означать batch jobs, message batching, micro-batching и batch API.
Открыть →VRAM (видеопамять)
VRAM — разговорное название видеопамяти GPU, но на практике важно различать общий объём, dedicated video memory и текущий бюджет памяти, который ОС разрешает приложению.
Открыть →Throughput (пропускная способность)
Throughput — это фактически достигнутый объём данных за единицу времени. В сетях это часто максимальная скорость без потерь, а в облаках и хранилищах — наблюдаемая скорость передачи.
Открыть →TPU (Tensor Processing Unit)
TPU — специализированный ML ASIC Google для обучения и инференса. Объясняем, как он работает через XLA, где доступен в Google Cloud и какие у него ограничения.
Открыть →