40k Telegram каналов: массовая аналитика на RTX 4090 за 48 часов

Задача на 1.5 млрд токенов
«Вошли и вышли, приключение на 20 минут»

Попали в руки 40 000 Telegram каналов

Задача: привести к единой таксономии через анализ постов, описаний и названий каналов

Масштаб
2 млн постов (по 20-50 с каждого канала)
3 млрд символов → после очистки 1.5 млрд токенов

Нужны метатеги + категории для каждого канала

Железо vs Облако: честный расчёт

GPT-4o-mini в облаке: $150 (≈12 200₽) за весь объём, мгновенно

RTX 4090 сборка (250k₽): 48 часов непрерывной работы

Точка окупаемости: 20+ экспериментов (250k₽ / 12k₽ = 20 запусков)

Двухэтапная архитектура

Этап 1 Извлечение метатегов
Задача: из постов канала получить топ-10 тегов, описывающих тематику

{
    "channel_tags": [
        "искусственный_интеллект", 
        "машинное_обучение", 
        "нейросети"
    ]
}

Алгоритм
1. Канал → фильтруем посты (мин. 50 символов)
2. Батчи по 30 постов → T-lite-it-1.0 → 3-5 тегов за запрос
3. До 3 батчей на канал (макс. 20 тегов)
4. Частотный анализ → топ-10 финальных тегов канала

Построение таксономии из реальных данных

Создание финальной таксономии:
1. Частотный анализ: собрал ВСЕ метатеги → выбрал топ-1000 самых частых
2. Claude Opus/Sonnet 4: скормил топ-1000 тегов → получил 50 базовых категорий
3. Deep Research: дополнил таксономию до 60 категорий через анализ пропущенных тематик
4. Финальный список: 60 категорий покрывают 95% всех каналов

Этап 2: Категоризация по таксономии
Задача: метатеги канала → 2-3 категории из 60 выведенных из данных

Схема сопоставления

{
    "mappings": [{
        "channel_name": "Neural Deep",
        "categories": ["artificial_intelligence", "technology_innovation"]
    }]
}

Алгоритм:
1. Загружаем готовые метатеги каналов
2. Батчи по 15 каналов → промпт с таксономией (60 категорий из реальных данных)
3. T-lite-it-1.0 выбирает подходящие категории из выведенного списка
4. Результат: channel_info + metaTags + taxonomy_categories

Точность спросите вы?

Проверил 1000 каналов вручную:
- 79% точность категоризации — канал в правильной категории
- 86% точность метатегов — теги релевантны контенту

Что работает отлично:
IT/Tech каналы → точные теги и категории
Новостные каналы → четкая категоризация
Образовательный контент → стабильное качество

Проблемные зоны:
❌ Мемные каналы → размытые категории
❌ Микс-контент → сложно выбрать главную тему
❌ Рекламные посты → портят всё тегирование канала
❌ Каналы с частой рекламой дают нерелевантные теги

Технические детали

Модель: T-lite-it-1.0 — русская версия Qwen2.5-7B от T-Tech
Железо: RTX 4090 (24GB VRAM) + AMD Ryzen 3
Потоки: 10 для метатегов, 20 для категоризации
Guided JSON: xgrammar для стабильного парсинга
vLLM



Еще раз про экономику

Разовая задача: Облако в 20 раз дешевле
20+ экспериментов: Железо окупается
Постоянная аналитика: Железо экономит x5-10

Преимущества собственного железа:
- Полный контроль процесса
- Эксперименты без страха за бюджет
- Конфиденциальность данных
- Возможность тонкой настройки


48 часов работы GPU → структурированная база с:
- Метатегами для каждого канала (из реальных постов)
- Таксономией, выведенной из топ-1000 тегов (не абстрактной)
- 79% точность категоризации
- 60 категорий покрывают 95% каналов
- Готовая основа для поиска и рекомендаций

Кстати сверху еще сделали векторизацию на bge-m3 получился бомбический семантический поиск!

Фотка сервера в коментах

Куда бежит AI индустрия?

В выходные перечитывая канал и ализируя посты Рефата (делает оч крутые обзоры на AI инструменты) за последние месяцы, видно четкий тренд все бегут к агентским системам, но пока больше экспериментируют, чем внедряют в продакшн

Куда бежит индустрия (по Рефату):

1. От кодинг-ассистентов к полноценным агентам
- Cursor → Cursor Agent mode
- Claude Code с sub-agents и MCP интеграциями
- Amazon Kiro как "архитектурный редактор"
- Lovable с рассуждающими агентами

Паттерн: Все перестают делать "умный автокомплит" и переходят к системам, которые могут планировать и выполнять сложные задачи самостоятельно.

2. Мультимодальность как стандарт
- Google Gemini Deep Think с параллельными агентами
- Runway Aleph для VFX
- NotebookLM с видео-режимом
- HeyGen Video Agent

Паттерн: Текст-only решения воспринимаются как legacy. Если твой AI не работает с видео/аудио/изображениями - ты отстал

3. Браузеры как новая боевая площадка
- OpenAI готовит браузер-убийцу Chrome
- Perplexity Comet в бете
- Browser MCP для интеграции с существующими браузерами

Паттерн: Поисковики и браузеры сливаются в единые AI-интерфейсы. Google нервничает не зря

4. Voice-first интерфейсы набирают обороты
- 37% разработчиков планируют audio (по отчету Amplify Partners)
- ElevenLabs персональный помощник
- Grok 4 с шепотом и пением
- Носимые устройства будущего

Паттерн: Клавиатура и мышь постепенно отходят на второй план для AI-взаимодействий

5. Инфраструктурная консолидация
- Amazon S3 Vectors убивает standalone векторные БД
- Multi-model routing становится нормой (37% используют 5+ моделей)
- MCP как стандарт для tool integration

Паттерн: Фрагментированные AI-стеки консолидируются в unified платформы

6. AI-first workflow в компаниях
- 50% кода в Google пишет AI
- AI Operations Lead как новая роль
- Netflix использует AI для создания контента
- Amazon требует AI-навыки для карьерного роста

Паттерн: AI перестает быть "экспериментом" и становится core business process.

Главный инсайт: Индустрия движется от "AI как feature" к "AI как platform". Следующие 2-3 года определят, кто создаст доминирующую систему, а кто останется с legacy-решениями

OpenAI разродились двумя опенсурсными моделями, на 120b и 20b параметров. Обе — микстуры экспертов, что означает, что несмотря на размер, если вам хватает памяти GPU, модели быстрые: 5.1b и 3.6b активных параметров.

Модели рассуждающие, поддерживают 3 типа длины рассуждений: low, medium, high.

Ссылки:
— https://openai.com/open-models/
— https://openai.com/index/gpt-oss-model-card/
— https://cookbook.openai.com/articles/openai-harmony
— https://gpt-oss.com/ - тут можно поиграть с моделью

Судя по лендингу, модели уже сегодня будут доступны на Groq и Cerebas, предлагая очень быструю генерацию. И почти все инференс-движки уже поддерживают модель.

И самое крутое — как и o3, модели поддерживают вызов инструментов (поиск, Python, etc) в цепочке рассуждений.

Самое некрутое: нет мультимодальности, картинки и тем более звук модели не воспринимают.

Согласен со всеми кто репостит, метрики сказка

Я же буду пробовать запустить на своем кластере 4090(48гб)

Пойду расчехлять терминал!

gpt-oss запуск на 4090/3090

TL;DR: OpenAI выкатили gpt-oss-120b и 20b модели, но Docker образ vllm/vllm-openai:gptoss не работает на RTX 4090 из-за жесткого требования FlashAttention 3, которое поддерживается только на H100/B100

Временно используйте llama.cpp с весами от unsloth

Вчера пытался запустить новые модели от OpenAI на своих RTX 4090 (48GB x2) через официальный Docker образ vllm/vllm-openai:gptoss. Результат - крах с AssertionError: Sinks are only supported in FlashAttention 3.

Проблема системная:

Что происходит под капотом:
- OpenAI добавили в свой форк vLLM обязательное использование асинхронных декодирований
- Эти оптимизации требуют FlashAttention 3
- FA3 работает только на серверных GPU: H100, B100 или потребительских RTX 5090
- RTX 4090, даже с 48GB памяти, остается за бортом

Обходные пути не работают:

VLLM_ATTENTION_BACKEND=TRITON_ATTN_VLLM_V1  

Сервер стартует, но падает при инференсе

torch.AcceleratorError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

Как пишет подписчик @dvv101111
Судя по активности в GitHub, OpenAI и vLLM планируют мержить изменения частями.

Изначально хотели большой PR на 22k строк, но сообщество попросило разбить по фичам

Прогноз: К следующей неделе должна появиться более гибкая версия vLLM с настройкой FlashAttention

Что делать сейчас?

Пока что единственный способ запустить gpt-oss на RTX 4090:

1. llama.cpp с весами от unsloth
2. Подробный гайд тут
3. Поддержка multi-GPU через тензорный параллелизм



Вечером перелезу на llama.cpp для тестов, но хотелось бы на "исконно родном" vLLM запустить сначала.

Следим за моим issue - там уже собралось сообщество пострадавших с RTX 4090, L20 48GB и A100.

Пока что gpt-oss доступен только владельцам H100+ или тем, кто готов возиться с llama.cpp.
Но учитывая темпы разработки, скоро все заработает и на наших "простых" 4090 48GB 😄

Кто еще пытался запустить? И на чем?
Паша рапортует о успешном запуске на Ollama

Когда хотите оставить комментарий не забывайте остаться в чатике после вступления и прожать кнопочки капчи иначе вас не пропустит гуард


Ссылочка на чатик нас уже 500 человек!

https://yangx.top/neuraldeepchat

gpt-oss-120b запуск на 4090/3090 часть 2

И так по подсказке подписчика @dvv101111 я переехал на llama.cpp он так же проверил что на его х4 4090(24gb) все запустится и не будет проблем

Брал я эти веса

Далее тесты и что мы имеем

На простые запросы не более 1к токенов 101-122 t/s

| Фаза   | Токен | Скорость  |
| Prompt | ~11к  | ~1.6к t/s |
| Gen    | ~1к   | ~89.2 t/s |

Заняло все это чудо в 120b 73GB на 32768 токенов контекста

Так же прикладываю внутренний тест rag_qa 558 вопросов по внутренней корп базе знаний red_mad_robot (что успел прогнать сегодня за вечер)

Вопросы включают в себя работу с контекстом от 3-16к токенов

Промпты заточены под 7b модельку (извлечение данных + следование инструкции)

Валидация по методу llm as judge gpt-4o

Учитывая, что Qwen модели тюнились под русский язык и были специально заточены под наш RAG, считаю что gpt-oss-120b на конфигурации 2x4090 (48GB) может стать лучшей заменой, как только её оптимизируют под vLLM и затюнят под ру
120 t/s - это не шутки

Валера топ, списался с ним, было пару вопросов по ллм аппке - рассказал и показал как что лучше реализовать! Если хотите построить что то на ллмке и с чем то есть трудности, не стесняйтесь - пишите ему, сориентирует и направит) спасибо!