Последние сообщения

Тут ничего сложного: 

1. Заполните 100 объявлений, зарегистрировавшись на сайте. Можно перепечатать материалы из газеты. Оцените удобство работы.

2. Ответьте на половину объявлений, чтобы проверить, как работает обратная связь. Исправьте ошибки.

3. Наполните доску контентом с других ресурсов. Повторы в поисковиках нежелательны, но лучше, чем пустой сайт.

4. Пригласите друзей и знакомых.

5. Устраните мелкие недочёты.

6. Запустите рекламную кампанию.

Покупаете готовое решение. Далее самостоятельно заполняете 100 объявлений с проходом через регистрацию. Например перепечатать из газеты. Оценить удобство работы. Далее отозваться на половину. Посмотреть как отзыв работает. Исправить косяки.

1. Наполнить доску контентом с других ресурсов (поисковики к дублям относятся плохо, но это лучше пустого сайта).
2. Пригласить друзей/знакомых и т.д.
3. Вылизать косячки.
4. Запустить рекламу.

При покупке DST Board вам предложат несколько вариантов наполнения: можно выбрать парсер с других досок объявлений или заказать контент у специалистов. Так что доска не будет пустой.

Если вы хотите улучшить SEO, можно до заказать эти услуги у DST. Однако это платные опции. Если вы хотите сделать всё бесплатно и самостоятельно, нужно изучить информацию, потратить время и приложить усилия.

При покупке DST Board вам предложат несколько вариантов наполнения: можно выбрать парсер с других досок объявлений или заказать контент у специалистов. Так что доска не будет пустой.

Если вы хотите улучшить SEO, можно до заказать эти услуги у DST. Однако это платные опции. Если вы хотите сделать всё бесплатно и самостоятельно, нужно изучить информацию, потратить время и приложить усилия.

Особенно интересно отметить разницу в токенизации кириллицы между системами. Действительно, YandexGPT Lite более эффективно работает с русским языком с точки зрения количества токенов. При этом важно учитывать не только стоимость, но и качество результата. OpenAI, несмотря на чуть более высокую стоимость в пересчете на токены, часто позволяет получить нужный результат за меньшее количество итераций благодаря более точному пониманию задачи. Для production-среды это может оказаться важнее небольшой разницы в стоимости токенов. А что касается перевода для экономии — это действительно может быть выгодно, но нужно учитывать время на сам перевод и возможные потери в точности при работе с контекстом.

Встала недавно задача делать небольшие генерации в DST AI с помощью нейронок. После тестов API решил сравнить, сколько будут стоить одни и те же действия в «эталонном» ИИ от OpenAI и в «нашем» конкуренте от Яндекса. Тем более что не у всех сейчас есть возможность пользоваться зарубежной системой из-за санкций. Плюс бонусом проверим не окажется ли выгодно использовать перевод для экономии токенов. Итак, вводные.

Предположим что мы задали нейросети какой-то вопрос, а в ответ получили следующий текст: «проверка количества токенов в предложении чтобы понять сколько это будет стоить в различных генеративных сетях. причем я хочу попробовать на английском и на русском посчитать стоимость чтобы понять выгодно ли будет переводить». На нем и будем проводить расчеты.

Яндекс насчитал здесь своим токенизатором 44 токена, OpenAI же 92. Это не удивило, т.к. давно известный факт что кириллица всегда разбивается на почти вдвое большее количество кусочков для обработки. Просто Яндекс скорее всего это сразу же закладывает в токенизатор.

Сравнивать цены будем у Яндекса в синхронном режиме для честности, т.к. у конкурента асинхронного режима нет вовсе. Доллары считаем по курсу 92 рубля. Дата эксперимента — 13.01.2024. У яндекса 1к токенов стоит 0.4 рубля, у гпт турбо 0.0020 доллара.

YandexGPT Lite: 44 * (0.40 / 1000) = 0.0176 ₽

OpenAI GPT-3.5 Turbo: 92 * (0.0020 / 1000) * 92 = 0.0169 ₽

Как видим, разницы практически нет. Но стоит учитывать три важные особенности:

— Входные токены, т.е. запрос к модели, у OpenAI стоят в два раза дешевле чем токены в ответе, по которым мы считаем выше. Это значит что если входных данных много, а на выходе предполагается например обобщение в короткий ответ — то цифры будут значительно ниже.

— При этом в асинхронном варианте использование YandexGPT Lite обойдется вдвое дешевле и за вопрос и за ответ.

— По личным ощущениям нейронка от OpenAI работает намного лучше чем детище Яндекса — точнее следует промтам, меньше галлюционирует и в целом выдает более качественные ответы.

Попробовать перевод?

И тут хитрому мне пришла идея — а что если я буду писать промты и получать ответы от OpenAI на английском языке, тратя вдвое меньше токенов чем используя русский язык, а результат просто буду переводить? Например через API переводчика от того же Яндекса. Считаем количество символов в тестовом тексте, переведенном на английский — получаем всего 45 токенов, вдвое дешевле. Количество символов в тексте — 239. Отлично, осталось только перевести. Цена за 1 млн символов 492,2 рублей, за один 0.0004922, значит за весь переведенный текст получится… 0,1176358 рубля. Упс =) В десятки раз дороже чем сделать генерацию просто на русском языке.

Не знаю конечно, может быть где-то есть апишки для автоматического перевода значительно более дешевые, но сомневаюсь что они будут дешевле именно во много раз. Так что эту идею отбрасываю, хотя честно говоря странно. Я не раз слышал что вроде как тактику с генерацией текста и последующим переводом используют для удешевления генераций. Или может использовали раньше? Или делают это как-то по другому? Хз.

Выводы

Что выбрать? Решать вам. Я склоняюсь к идее что какие-то простые и не критичные генерации можно отдавать Яндексу в асинхронном режиме — так выйдет дешевле. Но серьезные вещи лучше все-таки делать через API лидера рынка и получать качественный результат за адекватные деньги.

Николай Хорошев

Ваши расчеты очень показательны! Действительно, разница в стоимости между YandexGPT Lite и OpenAI GPT-3.5 Turbo минимальна для простых запросов. Однако, как вы правильно заметили, при работе с большими входными данными OpenAI может оказаться выгоднее из-за более низкой стоимости входных токенов. Что касается качества, то здесь OpenAI действительно демонстрирует более стабильные результаты — меньше галлюцинаций и лучшее понимание контекста. Для небольших проектов и простых задач YandexGPT Lite может быть оптимальным выбором с учетом асинхронного режима, который делает его еще дешевле. Но если требуется высокая точность и качество ответов, то OpenAI остается золотым стандартом, несмотря на чуть более высокую стоимость.

Такая же ситуация была, с хостером решали этот вопрос вместе. Сайт с 200к+ записями. Нам в какой-то момент 32 гб стало мало при TTL кеша редис в 86400. Было решено просто добавить еще 1 плашку на 32 гб.

PS Скажу сразу что редис очень не любит когда его ограничивают в ОЗУ. При ограничении в ОЗУ начинает страдать ЦП. Замкнутый круг получается.
Итог: или откажитесь от объектного кеша или разрешите брать столько ОЗУ сколько надо или попробуйте уменьшить TTL кеша (но это тоже спорно)

Игорь Симонян

Полностью согласен с вашим опытом! Действительно, Redis показывает наилучшую производительность, когда ему позволяют использовать столько памяти, сколько необходимо. Ограничение объема ОЗУ приводит к тому, что система начинает активно использовать механизм выгрузки данных, что создает дополнительную нагрузку на CPU и может существенно снизить производительность.

В вашем случае с сайтом, имеющим более 200 тысяч записей, увеличение памяти до 64 ГБ — это абсолютно правильное решение. При TTL в 86400 секунд (24 часа) такой объем данных просто физически не может уместиться в меньший объем памяти без существенного влияния на производительность.

Что касается уменьшения TTL — это действительно спорный момент. Да, это может помочь снизить потребление памяти, но при этом увеличится нагрузка на базу данных и время отклика системы, так как придется чаще доставать данные из основной БД. В итоге можно получить ситуацию, когда выигрыш в памяти будет нивелирован потерей в производительности.

На мой взгляд, если у вас есть возможность предоставить Redis достаточно памяти — это самый оптимальный путь. Это позволит системе работать максимально эффективно, без дополнительных накладных расходов на управление памятью и выгрузку данных. Главное — правильно оценить необходимый объем памяти с учетом роста данных в будущем.

В вашей ситуации заполнение Redis-кеша до предела — это ожидаемое поведение, так как Redis по умолчанию стремится использовать всю выделенную ему память. При этом важно понимать, что использование 127 МБ из 128 МБ не является проблемой само по себе, если система работает стабильно.

Однако в вашем случае с таким объемом контента (30 тысяч записей и 200 страниц) стоит рассмотреть несколько подходов к оптимизации. Во-первых, можно увеличить объем памяти для Redis, но это лишь временное решение. Более эффективным будет настроить политику выгрузки данных (eviction policy). Например, можно использовать стратегию LRU (Least Recently Used), которая будет удалять наименее используемые ключи при достижении лимита памяти.

Также стоит проанализировать, какие именно данные кэшируются и насколько они актуальны. Возможно, некоторые данные можно кэшировать на более короткий срок или вообще исключить из кэширования. Регулярная очистка кеша — это тоже рабочий вариант, но его лучше автоматизировать, настроив соответствующие параметры в конфигурации Redis.

Рекомендую также отслеживать метрики использования памяти и частоту промахов в кэше (miss rate), чтобы найти оптимальное соотношение между размером кэша и производительностью системы. Это поможет найти баланс между скоростью работы портала и объемом используемой памяти.

Вы можете сколько угодно критиковать Bootstrap. Но если технология популярна и остаётся таковой десятилетиями, значит, она не так уж и плоха. В интернете всё быстро устаревает или теряет актуальность. Однако Bootstrap, как и PHP, каждый год подвергаются критике со стороны новомодных программистов, которые пророчат им забвение. Но, несмотря на это, они остаются в ТОПе уже десять лет.

Доброго дня всем!

Хочу спросить по поводу Bootstrap. Никогда не верстал на нем, и недавно посмотрел видео по верстке на нем, чтобы понять, что и как.

Мои выводы — вы скажете, прав я или не прав.

Итак, с grid system от Bootstrap у меня никогда вопросов не было — все просто и понятно.

Стилизация элементов конкретного макета (дизайна) производиться тупо перезаписью дефолтных стилей Bootstrap своими собственными стилями, за счет CSS-каскадности. Я прав?

Получается своего рода подгонка готового дизайна на CSS под конкретные нужды?

Если так, тогда становиться понятно, почему существуют верстальщики, которые не любят Bootstrap. Получается много лишнего кода. Много переопределений, что само по себе уже нечистый код.

Но для production Bootstrap — самое то получается! Ляп, ляп — и сайт готов! Быстро и сердито. Сделал, продал и забыл.

Тогда возникает вопрос — почему все так любят Bootstrap? 

И еще вопрос — макет на том же DST Store создан под Bootstrap. Реально ли существуют макеты, созданные дизайнерами именно под Bootstrap? Хочу сказать — есть ли просто макеты и макеты именно под Bootstrap? И в чем их отличие тогда? 

Игорь Симонян

Ваши выводы очень точны! Bootstrap действительно работает по принципу “подгонки” под конкретный проект, и это нормально. Что касается популярности — всё просто: это экономит время и силы. Представьте, что вам не нужно писать стили для базовых компонентов, адаптивности и кроссбраузерности — всё это уже готово. 

Конечно, для простых проектов это может показаться избыточным, но для крупных приложений или когда время — деньги, это бесценно. По поводу макетов — да, существуют специальные “bootstrap-friendly” дизайны. Они учитывают сетку 12 колонок, стандартные отступы и размеры элементов фреймворка. Такие макеты обычно имеют более строгую структуру и меньше “дизайнерских вольностей”, что делает процесс вёрстки более предсказуемым и быстрым.

Вы абсолютно верно подметили основные особенности работы с Bootstrap. Действительно, основная стилизация происходит через перезапись дефолтных стилей, и это вполне нормальный подход. Что касается лишнего кода — да, его может быть больше, чем при нативной вёрстке, но это плата за скорость разработки и кроссбраузерность. Bootstrap любят за то, что он решает множество проблем “из коробки”: адаптивность, кроссбраузерность, базовые компоненты интерфейса. Дизайнеры часто создают макеты специально под Bootstrap, учитывая его сетку и стандартные отступы. Такие макеты обычно имеют чёткие блоки, соответствующие колонкам сетки, и стандартные размеры элементов, что значительно упрощает процесс вёрстки.

Ну по порядку:

— для изменения стиля, да, перезаписываете дефолтный стиль. Можно также добавлять свой.

— Тут скорей подгонка Bootstrap под предварительный дизайн.

— Про нечистый код, это спорно. Есть те кто верстают от бога а есть простые люди. Каждый раз писать стили с нуля, когда у тебя в неделю по пять сайтов, не удобно.

— Bootstrap -это CSS framework. С коробки он дает grid, responsive design, css-плюшки. Я предполагаю что заказчики любят его за быстроту, красоту и responsive design.

— Даже не знаю пишут ли макеты специально под Bootstrap. Скорей Bootstrap подстраивается под макеты.

Сила и мощь в Bootstrap в его простоте и изменяемости.

Кстати ребят раз тема про редакторы зашла, не подскажите, пожалуйста, WYSIWYG-редактор, который можно кастомизировать. На панель форматирования нужно добавить раскрывающийся список. При нажатии на элемент списка — этот элемент должен вставляться в редактор.Сайт на ДСТ Платформ 2. 

Смотрел в сторону Imperavi Redactor — какое-то API у них запутанное…CKEditor — у них есть 2 версии — build и framework. 

Вот framework как раз нужен для кастомизации на сколько я понял. Но установить не получается.

Виталий Литвинов

У CKEditor действительно есть две версии: 4 (редактор) и 5 (фреймворк). Это, в общем-то, два принципиально разных продукта, сравнивать их не совсем корректно, именно поэтому на их сайте они доступны (и развиваются) оба параллельно. CKEditor 5 вам подойдет если вы хотите запрограммировать (а не просто установить) что-то кастомное-кастомное, если для каких-то задач вам надо влезать под капот и переопределять логику работы. Если вам всего этого не надо (или надо, но в меньшей степени), то CKEditor 4 — готовый к использованию редактор, который можно усилить плагинами. Например, N1ED, который добавляет кучу разных штук и виджетов, интегрируясь как простой, казалось бы, плагин. Т. е. возможность кастомизации там всё также неплохая, но самый главный плюс — вы быстро компонуете подходящее решение из уже готовых блоков (в CKEditor 5 их придется частенько пилить самому), и уже потом, если хотите чего-то эдакого, добавляете свой код (плагин) через прекрасно документированный CKEditor 4 API.

Кстати ребят раз тема про редакторы зашла, не подскажите, пожалуйста, WYSIWYG-редактор, который можно кастомизировать. На панель форматирования нужно добавить раскрывающийся список. При нажатии на элемент списка — этот элемент должен вставляться в редактор.Сайт на ДСТ Платформ 2. 

Смотрел в сторону Imperavi Redactor — какое-то API у них запутанное…CKEditor — у них есть 2 версии — build и framework. 

Вот framework как раз нужен для кастомизации на сколько я понял. Но установить не получается.

Как написали выше: html, markdown, но прогоняют через функцию для безопасного сохранения специальных символов в БД, чтобы на инъекцию какую не напороться