Youtube VK Rutube Показываю свой рабочий OCR-проект: распознавание паспорта РФ, водительского удостоверения и рукописных дипломов полностью локальной нейросетью, без передачи данных за границу — проект соответствует новому 152-ФЗ. Под капотом — локальная Qwen3 27B (квант UD-Q8_K_XL, Unsloth Dynamic), развёрнутая сразу на трёх видеокартах: RTX 3090 + 2×RTX 5070 Ti, с распределением весов и контекста через Tensor Split (контекст 65k, тестировался и на 260k токенов). Под капотом гибридный pipeline: документ сначала нарезается на отдельные поля (серия, номер, ФИО), затем каждый фрагмент подаётся в языковую модель, которая возвращает строгий JSON — его можно подключить куда угодно: в 1С, на сайт, в мобильное приложение. Показываю живое распознавание паспорта (в том числе на плохом скане), водительского удостоверения (почти идеально) и самого сложного кейса — рукописного диплома СПО с печатями и разными шаблонами бланков. Отдельно показываю, как прямо из веб-интерфейса можно поправить разметку и запустить дообучение модели, которая нарезает документ на поля. Бизнес-задача проекта — приём документов в 1С: оператор загружает сканы, получает заполненные формы и просто сверяет с оригиналом. Цель — сократить время приёма одного человека с 40 до 10 минут; дальше в проект добавятся трудовая книжка и документы для работы с иностранными гражданами. Проект построен на основе учебного проекта, который я разбираю на своём курсе по AI по промокоду HDG568 дополнительная скидка 20тыс до 09.07.2026 23:59 Технологии: Python, Qwen3 27B, GGUF / UD-Q8_K_XL (Unsloth Dynamic Quant), Tensor Split (мультиGPU-инференс), локальная Vision-LLM, structured output (JSON), YOLO, детекция и нарезка полей документа, дообучение модели.
КуКузница 1С. Изучаем 1С.
CategoryOtherLanguageRUFirst seenJul 06, 2026QualityVerified
Subscribers626
Avg views2.6K
ERR414.7%
Price-- RUB
Price / subscriber--
Price / view--
Metrics updated: Jul 07, 2026
Recent posts
На youtube один не доверчивый подписчик стал писать, что блок 750Вт не может тянуть 2 карты 5070ti. К сожалению, сейчас пересобрал систему 5070ti + 3090 и поменял блок уже на 1300. Как буду делать кастомный корпус, обязательно верну эту связку и покажу в реале, но даже по текущему скрину видно, что 5070ti работает до 200Вт, 3090 близка к максимальному потреблению, загрузка обоих карт примерно 80%. Сейчас крутиться задача обучения ML сети, 50 эпох обучаются за 1 час. То есть по факту достичь максимального потребления от 5070ti надо постараться и на днях я все же попробую это сделать и показать реальное потребление всей системы и каждой карты под нагрузкой инференса, а не обучения.
Youtube Rutube VK Продолжаю развивать свой Harness для 1С — автономного кодового агента, который работает на локальных нейросетях без облака и без расхода токенов по подписке. В этом видео показываю новый инструмент: MCP-сервер, который ищет по метаданным конфигурации 1С и собирает готовый контекст под задачу разработки. Кодовый агент больше не перелопачивает десятки тысяч строк кода выгруженной ERP — он точечно получает структуру нужного объекта через графовую базу. Разбираю, зачем для автономной разработки в 1С нужен отдельный поиск по конфигурации, чем это отличается от подхода Claude Code, и как новые MCP-инструменты помогают агенту мгновенно находить справочники, реквизиты, табличные части и модули. На живых примерах показываю, как агент находит объекты по синонимам, даже если точного справочника в конфигурации нет. Также обновил локальную модель: теперь на сервере запущена Qwen3 (unsloth, квантование UD-Q8_K_XL, контекст 65k токенов) на связке видеокарт RTX 3090 + RTX 5070 Ti — это максимально близко по качеству к оригинальной модели. Инструмент позволяет кодовому агенту точно знать структуру метаданных конкретного объекта: реквизиты и их типы, ссылочные типы, перечисления, табличные части, модули. Это ускоряет и планирование, и саму доработку конфигурации. Пишите в комментариях, что ещё стоит добавить в такой инструмент, чтобы кодовый агент в 1С работал лучше. Свои мысли по развитию у меня есть, но обязательно учту и ваши замечания.
Моя подборка каналов по ИИ не связанных с 1С. Очень крутой канал моего земляка LLM под капотом , Ринат выкладывает много кейсов, проводит соревнования, дает много полезной информации. С этого канала я начинал вникать в LLM практику. Дальше Валера Ковальский отличный канал, делает огромное количество сервисов и opensource сразу идите к нему в чат, найдете очень много полезной информации. Сам он тоже немного подсматривает за нами ) Канал Паши тоже пилит много интересных вещей в opensource, в чате большое количество ребят готовых помочь по любым вопросам с ИИ Канал ребят из сбера GigaDev — разработка GigaChat просто слежу за новинками LLM разработанных в России Остриков пилит агентов отличный канал для тех кто уже что-то понимает в LLM проектах, но не хватает архитектурных паттернов. Идите читайте, пишет отличные статьи. Канал Machinelearning , не факт что его ведет человек, просто чтобы быть в курсе новостей по ИИ, не только LLM.
Youtube - скоро Rutube VK ИИ уже пишет типовой код, отчёты, СКД и документацию в 1С — и заказчики всё чаще спрашивают: «А зачем нам тогда разработчик?» В этом вебинаре разбираю честно и без хайпа, как 1С-разработчику не потерять ценность в эпоху искусственного интеллекта, что нейросети уже умеют, чего не умеют и какие навыки прокачивать прямо сейчас, чтобы через пару лет оказаться на вершине зарплатной таблицы, а не внизу. ИИ — это инструмент, а не замена. Так же, как конструкторы сайтов не убили веб-разработку, а лишь расслоили рынок, нейросети не убьют 1С: рутину заберёт ИИ, а сложные проекты, архитектуру, интеграции и ответственность за внедрение оставят за живым разработчиком. Главное — начать внедрять ИИ в свою работу уже сегодня и освободившееся время тратить на обучение. В видео: - Что нейросети уже умеют в 1С: типовой код, запросы, СКД, документация, код-ревью - Почему ИИ не заменит разработчика: ответственность за внедрение, специфика клиента, общение с бухгалтерией - Аналогия с веб-разработкой и конструкторами сайтов — что реально произошло с рынком - Как повышать ценность: знать предметную область глубже ИИ, архитектура, интеграции - Личный бренд, портфолио, публикации на Инфостарт и Хабр, выступления на конференциях - Пошаговый план обучения: 1С (спец/эксперт), Python, Docker, Linux, GPU-серверы - Локальные нейросети для разработки: Qwen3 Coder, llama.cpp, своё железо - АНОНС: система Harness — локальная разработка 1С через постановку задач без открытия конфигуратора (Task Manager, MCP-серверы, граф зависимостей, скиллы по XML-паттернам) - Большой блок ответов на вопросы: железо, баны аккаунтов Claude, тесты, ERP и AI-форум Вывод: ИИ не отменяет разработчика — он усиливает того, кто умеет им пользоваться. Те, кто сегодня поставит Claude Code за 20 долларов и начнёт убирать рутину по шагам, через несколько лет будут наверху. Скептики — внизу. Полезные ресурсы и упоминания из видео: - Claude Code, Opus 4.8, Kimi, Qwen — модели для разработки - MCP-серверы для контекстной подсказки по платформе и проекту 1С - Курсы 1С РФ (спец, эксперт, тестирование), курс по архитектуре Алексея Лустина (Инфостарт) - TurboConf — LLM прямо в конфигураторе - Публикации: Инфостарт, Хабр Промокод на курс мой курс " Применение искусственного интеллекта ChatGPT для 1С " harness дополнительная скидка 20тыс к текущей цене. #1с #ии #нейросетидля1с #mcp #mcpсервер #искусственныйинтеллект #программист1с #1спрограммирование #ииагенты #claudecode #вайбкодинг #внедрениеии #автоматизация #нейросетидляпрограммирования #1с2026 #itкарьера #qwen #разработка1с #aiагенты #1сиии