Программирование

Как мы создаём аналог Vercel, Render, Railway, Netlify и PythonAnywhere

27 августа 2026 г.4 просмотров1 мин чтения

AI Summary

Компания разрабатывает Amvera — российский аналог популярных платформ для хостинга веб-приложений, таких как Vercel, Render, Railway, Netlify и PythonAnywhere. Проект нацелен на предоставление альтернативы для разработчиков в России, предлагая аналогичные функции и возможности.

Как мы разрабатываем Amvera — российский аналог и альтернативу Vercel, Render, Railway, Netlify и PythonAnywherе.— Читать дальше «Как мы создаём аналог Vercel, Render, Railway, Netlify и PythonAnywhere»

#разработка#Amvera#Vercel

Хотите попробовать AI?

Сравните лучшие нейросети в одном месте — бесплатно

Перейти к нейросетям
Поделиться:
Источник: Tproger

Похожие новости

Ox Alpha вышла из стелса — это GLM 5.3 Flash

320B-A18B мультимодальная модель, веса которой уже досПрограммирование

Ox Alpha вышла из стелса — это GLM 5.3 Flash 320B-A18B мультимодальная модель, веса которой уже дос

Ox Alpha представила новую мультимодальную модель GLM 5.3 Flash с весом 320B-A18B, которая демонстрирует улучшенные результаты по сравнению с GLM 5.2, но уступает более мощной GLM 5.3. Модель доступна через API по цене от $0,15 до $0,5 за миллион токенов, с 50% скидкой в не пиковые часы и на выходных.

22 ч. назад4
AI
Программирование

RAG-бот для любого сайта на Python за 60 строк кода

Создан простой RAG-бот на Python, который способен читать текст с любой веб-страницы и отвечать на вопросы, основываясь только на этой информации. Полный гайд включает код и объяснения, позволяя разработать бота всего за 60 строк кода.

23 ч. назад12
AI
Программирование

Обучение и дообучение моделей многовекторного встраивания с использованием Sentence Transformers

В статье рассматривается процесс обучения и дообучения многовекторных эмбеддинговых моделей с использованием Sentence Transformers. Авторы описывают методы, позволяющие улучшить качество представления текстов, а также делятся практическими рекомендациями по настройке моделей для различных задач обработки естественного языка. Основное внимание уделяется эффективности и гибкости подходов в контексте современных требований к машинному обучению.

1 дн. назад10