Ошибки при развертывании и конфигурации
Одна из самых досадных оплошностей — игнорирование аппаратных требований. Энтузиасты пытаются запустить модель на обычном сервере, не учитывая, что для инференса в 2026 году критически важны специализированные ускорители. Это приводит к чудовищным задержкам и полной неработоспособности системы в продакшене.
Другая частая проблема — неверная настройка контекстного окна и квот памяти. Модель либо обрезает ответы, либо, что хуже, падает с непонятной ошибкой, заставляя администраторов судорожно перебирать логи вместо тонкой настройки гиперпараметров.
Игнорирование аппаратных требований
Одна из самых досадных оплошностей — легкомысленное отношение к «железу». Многие полагают, что раз модель работает в облаке, то локальные ресурсы не важны. Увы, это заблуждение. Недооценка объёма оперативной памяти или мощности GPU неминуемо ведёт к «падению» системы или черепашьей скорости инференса, что сводит на нет все преимущества он-прем подхода.
Неправильная настройка контекстного окна
Одна из самых досадных оплошностей — это бездумное обращение с контекстным окном. Новички часто либо оставляют его слишком коротким, из-за чего модель «забывает» суть беседы, либо, что парадоксально, перегружают его ненужными данными. В итоге LLM начинает анализировать информационный шум, а не вашу актуальную задачу, и ответы получаются разрозненными и малополезными.
Ошибки эксплуатации и безопасности
Удивительно, но многие в 2026 году всё ещё пренебрегают базовой сегментацией сети, оставляя модели в одной VLAN с пользовательским трафиком. Это создаёт поистине безграничные возможности для атак. Другая распространённая оплошность — хранение ключей API прямо в конфигурационных файлах, что равносильно приглашению для злоумышленников.
Пренебрежение системными промптами
Ох, кажется, это самый частый промах. Новички так увлекаются диалогом, что забывают задать LLM базовые «правила игры» через системный промпт. В итоге модель, не зная контекста, выдаёт общие, а порой и вовсе неуместные ответы. Это всё равно что запустить сложный механизм без инструкции — результат непредсказуем.
Отсутствие контроля над выводом модели
Одна из самых досадных оплошностей — предоставить модели полную свободу, надеясь на её «разумность». Без чётких ограничений на длину или формат ответа, LLM может сгенерировать километры текста или, что хуже, конфиденциальные данные. Эдакий цифровой поток сознания, который сложно остановить.
