<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Qwen on CodeOnTime</title><link>https://codeontime.ru/tags/qwen/</link><description>Recent content in Qwen on CodeOnTime</description><generator>Hugo</generator><language>ru-ru</language><lastBuildDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://codeontime.ru/tags/qwen/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Как развернуть T-Pro/Qwen в закрытом контуре: чек-лист</title><link>https://codeontime.ru/blog/deploy-tpro-qwen-closed-contour/</link><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://codeontime.ru/blog/deploy-tpro-qwen-closed-contour/</guid><description>&lt;h2 id="проблема"&gt;Проблема&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;Развернуть LLM в закрытом контуре — это не «поставить Docker». Нет внешнего интернета, нет доступа к Hugging Face, требования 152-ФЗ и НУЦ. Если просто скопировать инструкции из интернета, упрётесь в стену на первом же &lt;code&gt;pip install&lt;/code&gt;. Ниже — чек-лист, который закрывает типичные провалы.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>AWQ vs GGUF vs INT4: что выбрать под ваше железо (на примерах Qwen)</title><link>https://codeontime.ru/blog/awq-vs-gguf-int4-qwen/</link><pubDate>Wed, 12 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://codeontime.ru/blog/awq-vs-gguf-int4-qwen/</guid><description>&lt;h2 id="проблема"&gt;Проблема&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;«Нам нужна Qwen, но не влезает в VRAM». Ответ почти всегда — квантизация. Но форматов несколько: AWQ, GGUF, INT4, и каждый по-разному влияет на VRAM, качество и скорость. Выбор «на слух» приводит к тому, что модель либо не влезает, либо деградирует, либо медленнее, чем могла бы.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>