Прокачиваем админку совместно с Windsurf AI IDE. Интеграция и настройка LLM-моделей в GraphQL API

Внимание: Данное видео не содержит звуковой дорожки. Все действия и процессы объяснены в этой аннотации. Содержание видео: В этом видео демонстрируется процесс интеграции и настройки моделей машинного обучения (LLM) в GraphQL API с использованием Nexus и TypeScript. Основной фокус направлен на: 1. Расширение функциональности ModelService для поддержки моделей в формате .safetensors, включая рекурсивное сканирование директорий для обнаружения моделей на любом уровне вложенности. 2. Работу с моделью Molohazi/gemma-2-2b-it-coding (9.8 ГБ), состоящей из двух файлов safetensors, которая была успешно интегрирована в систему. 3. Настройку GraphQL API для взаимодействия с LLM-моделями, включая создание и модификацию типов, резолверов и сервисов. 4. Демонстрацию процесса разработки с использованием современных инструментов: TypeScript для типобезопасного программирования Nexus для генерации GraphQL схемы Apollo Client для взаимодействия с GraphQL API Next.js в качестве фреймворка для фронтенда Prisma ORM для работы с базой данных Для кого это видео: Разработчиков, интересующихся интеграцией LLM-моделей в веб-приложения Специалистов, работающих с GraphQL API и TypeScript Тех, кто хочет узнать о практических аспектах работы с крупными моделями машинного обучения в веб-приложениях Разработчиков, интересующихся архитектурой современных AI-приложений Технический уровень: Видео предполагает наличие опыта работы с TypeScript, GraphQL, Node.js и базовое понимание принципов работы моделей машинного обучения. Если вы интересуетесь практической реализацией AI-функциональности в современных веб-приложениях, это видео предоставит вам ценный наглядный материал по настройке и интеграции LLM-моделей в GraphQL API.