🔟 вещей, которые стоит знать, прежде чем лезть в AI-автоматизацию
Автор с Reddit построил больше 100 workflow и выделил самые главные уроки:
1. Начинайте с простых сценариев — лучше 10 минут пользы, чем 10 часов сложностей.
2. Записывайте процесс: скриншоты и ошибки — это ваше портфолио.
3. Сразу учитесь работать с HTTP-запросами — это открывает доступ почти ко всему.
4. Не называйте себя «экспертом», говорите конкретно: «Помогаю бизнесу экономить время».
5. Умейте отказываться: иногда «нет» открывает путь к более выгодным проектам.
6. Всегда думайте об ошибках: API падают, данные ломаются.
7. Делитесь провалами — они вызывают больше доверия, чем идеальные кейсы.
8. Стабильный доход приносит не настройка, а поддержка и улучшения.
9. Нетворкинг — половина успеха. Проекты приходят через коллег.
10. Автоматизируйте сначала себя: лучший аргумент — собственный пример.
💡 Главное: бизнесу нужны не красивые workflow, а результат — например, «минус 15 часов рутины в неделю».
🔗 Полный пост
@data_analysis_ml
Автор с Reddit построил больше 100 workflow и выделил самые главные уроки:
1. Начинайте с простых сценариев — лучше 10 минут пользы, чем 10 часов сложностей.
2. Записывайте процесс: скриншоты и ошибки — это ваше портфолио.
3. Сразу учитесь работать с HTTP-запросами — это открывает доступ почти ко всему.
4. Не называйте себя «экспертом», говорите конкретно: «Помогаю бизнесу экономить время».
5. Умейте отказываться: иногда «нет» открывает путь к более выгодным проектам.
6. Всегда думайте об ошибках: API падают, данные ломаются.
7. Делитесь провалами — они вызывают больше доверия, чем идеальные кейсы.
8. Стабильный доход приносит не настройка, а поддержка и улучшения.
9. Нетворкинг — половина успеха. Проекты приходят через коллег.
10. Автоматизируйте сначала себя: лучший аргумент — собственный пример.
💡 Главное: бизнесу нужны не красивые workflow, а результат — например, «минус 15 часов рутины в неделю».
🔗 Полный пост
@data_analysis_ml
❤15👍14🔥4🤣4
В MTC Web Services стартует серия практических вебинаров, где эксперты помогут разобраться с техническими этапами внедрения облачных сервисов с нуля.
На первом вебинаре 28 августа будем говорить об особенностях реализации и уникальных преимуществах нашего сервиса MWS VDI на базе VMcloud Platform.
Вебинар будет особенно полезен компаниям, которым сложно администрировать большой парк компьютеров и контролировать безопасность данных.
Что еще в программе?
Зарегистрироваться на онлайн-дискуссию
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
🗣️ *Локальный голосовой ИИ с LLM на 235B параметров — прямо на Mac*
Да, это реально: голосовой ассистент, полностью офлайн, с гигантской моделью на 235 миллиардов параметров. Всё работает локально на Mac M4.
📦 Стек:
—
—
—
—
🧠 Всё это запускается локально, без интернета. Максимальное потребление памяти — ~110 ГБ.
⏱️ Задержка «голос → голос» — примерно 950 мс, и её ещё можно уменьшить на ~100 мс.
💡 Для первых экспериментов — впечатляющий результат. Голосовой AI без облаков уже рядом.
🟢 Github
@data_analysis_ml
Да, это реально: голосовой ассистент, полностью офлайн, с гигантской моделью на 235 миллиардов параметров. Всё работает локально на Mac M4.
📦 Стек:
—
smart-turn v2 — управление диалогами —
MLX Whisper (large-v3-turbo-q4) — распознавание речи —
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-3bit-DWQ — основная LLM —
Kokoro — голосовой движок🧠 Всё это запускается локально, без интернета. Максимальное потребление памяти — ~110 ГБ.
⏱️ Задержка «голос → голос» — примерно 950 мс, и её ещё можно уменьшить на ~100 мс.
💡 Для первых экспериментов — впечатляющий результат. Голосовой AI без облаков уже рядом.
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👍9❤5