Tester

API нейросети Sora Images открывает пользователям удобную возможность для генерации изображения непосредственно внутри любых своих проектов. Это может быть чат-бот для мессенджеров, таких как Telegram, стороннее приложение или интернет-сервис. Несмотря на то, что возможности нейросети Sora охватывают генерацию не только картинок, но и видеороликов, данная инструкция посвящена исключительно созданию изображений. Если же вы хотите узнать подробнее о генерации видео с помощью Sora, обратитесь к отдельному руководству по API.

Если вы решили использовать возможности Sora Images посредством API Yes Ai, то вам необходимо предварительно получить специальный авторизационный токен. Подробную инструкцию по его получению вы найдете в нашем руководстве.

Прежде чем приступать к созданию собственного приложения с использованием нашего API, стоит протестировать весь доступный функционал Sora Images через телеграм-бота @yes_ai_bot. Также советуем тщательно ознакомиться с возможностями самой нейросети — этому вопросу посвящена отдельная статья, с которой вы можете ознакомиться.

Ключевые положения:

• Любые косвенные или прямые ссылки на контент, маркированный пометкой «18+» или иным образом относящийся к категории NSFW, недопустимы. Необходимо заранее проверять запросы на наличие запрещенных слов и выражений, прежде чем направлять их к нашему API.

• Нейросеть Sora Images обладает возможностью создавать изображения по текстовым описаниям (промтам), заданным на разных языках, включая русский язык.

• Система позволяет задать от одного до десяти изображений в качестве визуальных референсов-ориентиров, которые будут учитываться при создании нового контента.

• При использовании API с добавлением хотя бы одной картинки-референса пользователю необходимо в обязательном порядке указать промт — описание конкретных действий или изменений, которые нужно применить к отображённым на исходном материале объектам.

• Sora генерирует изображения в трёх доступных пропорциях сторон картинки: 1:1, 2:3 и 3:2.

• После каждого обращения API выдаёт результирующие изображения в количестве от одного до четырёх. В большинстве сценариев пользователи получат именно 4 готовых изображения; меньшее их число встречается значительно реже.

Обратите внимание! В настоящее время для работы с API Sora Images действуют определенные ограничения по количеству одновременно выполняемых задач. Эти ограничения зависят от того, какой пакет услуг подключен к вашему аккаунту:

• Пакет Demo позволяет поставить в очередь не более 1 задачи одновременно.

• Пакет Micro ограничен 2 задачами в очереди.

• Пакет Start предусматривает очередь до 3 задач.

• Пакет Standard допускает не более 5 задач одновременно в очереди.

• Пакет VIP предоставляет максимальное значение — до 10 задач в очереди.

Если при использовании API Sora Images у вас возникнут дополнительные вопросы или вам потребуется расширение установленных лимитов, пожалуйста, обращайтесь в нашу службу технической поддержки по адресу: @yes_ai_support.

Как формулировать задания через промты (без использования референсов)

Пример составления запроса для создания изображений в сервисе Sora Images без референс-материалов

curl -X POST https://api.yesai.su/v2/sora/generations

-H "Authorization: Bearer <token>"

-H "Content-Type: application/json"

-d '{

"prompt": "текст вашего промпта на любом языке",

"style":"2,3",

"dimesions":"2:3"

}'

Описание параметров:

Параметр style = '', '0', '1' или '2,3,4' (необязательный): Задает стилистическое оформление. По умолчанию используется значение "0", то есть стиль не применяется. Доступны следующие варианты выбора:

0 – без заданного стиля

1 – случайный выбор стиля

2,3,4 и т.п. — выбор конкретного тематического стиля:

2 – Midjourney

3 – Стимпанк (Steampunk)

4 – Киберпанк (Cyberpunk)

5 – Аниме (Anime)

6 – Логотип (Logo)

7 – Фото (Photo)

8 – Изображение (Image)

9 – Кино (Cinema)

10 – Иллюстрация (Illustration)

11 – Ужасы (Horror)

12 – Детализированный (Detailed)

13 – Космос (Space)

14 – Готика (Gothic)

15 – Сюрреализм (Surrealism)

16 – Реализм (Realism)

17 – Фэнтези (Fantasy)

18 – Научная фантастика (Sci-Fi)

19 – Арт-фэнтези (FantasyArt)

20 – Комиксы (ComicBook)

21 – Пиксель-арт (PixelArt)

22 – 3D графика

23 – Линейный рисунок (LineArt)

24 – Оригами (Origami)

25 – Изометрия (Isometric)

26 – Неонпанк (NeonPunk)

27 – Аниме-премиум (PrimeAnime)

28 – Акварель (Watercolor)

29 – Поп-арт (Pop art)

30 – Каваии (Kawaii)

31 – Минимализм (Minimalism)

32 – Ретро футуризм (RetroFutur)

33 – Антиутопия (Dystopian)

34 – Реклама (Advertising)

35 – Ренессанс (Renaissance)

36 – Биомеханика (Biomechanical)

37 – Футуризм (Futuristic)

38 – Арт-деко (Art deco)

39 – Кубизм (Cubism)

40 – Мода (Fashion)

41 – RPG

42 – Диско (Disco)

43 – Архитектура (Architecture)

44 – Роскошь (Luxury)

45 – Кибернетика (Cybernetic)

46 – Ретро-кибер (RetroCyber)

47 – Биокибер (BioCyber)

48 – Сказочный (FairyTale)

49 – Пин-ап (Pin-up)

50 – Сияние (Shining)

51 – Сдвиг цветов (Color shift)

Параметр prompt = '' (обязательный): описывает задание, сформулированное пользователем. Язык описания может быть любым.

Параметр dimensions = '2:3' (необязательный): устанавливает пропорции получаемого изображения. По умолчанию установлено соотношение сторон 1:1 (квадрат). Возможные варианты:

• 1:1 – квадратное изображение

• 2:3 – вертикальное изображение

• 3:2 – горизонтальное изображение

Обратите внимание: по умолчанию нейросеть Sora Images часто генерирует изображения с приглушенными оттенками и недостаточной яркостью. Чтобы устранить такую особенность алгоритма, наши специалисты разработали специальный стиль обработки с названием "Shining", которому присвоен индекс "50". Настоятельно рекомендуем использовать этот стиль по умолчанию при выполнении заданий.

При этом важно сохранить удобство и свободу для пользователей, предоставляя возможность вручную отключать данный стиль в настройках. Опытные пользователи, знакомые с особенностями формирования запросов, смогут таким образом использовать оригинальную версию нейросети и избегать появления изображений с тусклой палитрой без дополнительной корректировки.

Пример успешного ответа при постановке задачи:
['success' => true, 'message' => 'OK', 'results' => ['generation_data' => [ ... ]]], 200

Как подать задание с помощью референсов

Разбираем на примере, как создавать изображения в Sora Images с использованием референсов

curl -X POST https://api.yesai.su/v2/sora/generations

-H "Authorization: Bearer <token>"

-H "Content-Type: application/json"

-d '{

"prompt": "текст вашего промпта на любом языке",

"style":"2,3",

"dimesions":"2:3"

"references_urls":["https://yoururl.com/image1.jpeg","https://yoururl.com/image2.jpeg"]

}'

Параметры:

references_urls = [] (необязательно, массив ссылок на референсные изображения, минимум 1, максимум 10)

В это поле нужно вставлять от 1 до 10 прямых ссылок, ведущих на изображения в форматах jpg, jpeg или png, которые служат референсами для создания изображений нейросетью. Ко всем заданиям также обязательно следует добавлять подробные текстовые описания-промты, поясняющие, какое именно изображение требуется сгенерировать.

Перечень типичных ошибок:

['success' => false, 'message' => 'MODEL_ID_IS_EMPTY'], 400
['success' => false, 'message' => 'MODEL_ID_NOT_VALID'], 400
['success' => false, 'message' => 'ID_IS_EMPTY'], 400
['success' => false, 'message' => 'ID_NOT_VALID'], 400
['success' => false, 'message' => 'TYPE_IS_EMPTY'], 400
['success' => false, 'message' => 'TYPE_NOT_VALID'], 400
['success' => false, 'message' => 'STYLE_IS_EMPTY'], 400
['success' => false, 'message' => 'STYLE_NOT_VALID'], 400
['success' => false, 'message' => 'PROMPT_IS_EMPTY'], 400
['success' => false, 'message' => 'PROMPT_NOT_VALID'], 400
['success' => false, 'message' => 'REFERENCES_URLS_IS_EMPTY'], 400
['success' => false, 'message' => 'REFERENCES_URLS_NOT_VALID'], 400
['success' => false, 'message' => 'DIMENSIONS_IS_EMPTY'], 400
['success' => false, 'message' => 'DIMENSIONS_NOT_VALID'], 400
['success' => false, 'message' => 'UNAUTHORIZED'], 401
['success' => false, 'message' => 'ID_NOT_FOUND'], 404
['success' => false, 'message' => 'USER_HAS_BEEN_BANNED'], 409
['success' => false, 'message' => 'USER_HAS_BEEN_DELETED'], 409
['success' => false, 'message' => 'NOT_ENOUGH_RPOINTS'], 409
['success' => false, 'message' => 'PROMPT_NSFW_WORDS'], 409
['success' => false, 'message' => 'PROMPT_EN_NSFW_WORDS'], 409
['success' => false, 'message' => 'STYLE_LIMIT_EXCEEDED'], 409
['success' => false, 'message' => 'TASK_LIMIT_EXCEEDED'], 409
['success' => false, 'message' => 'TASK_IS_NOT_COMPLETED'], 409
['success' => false, 'message' => 'TOO_MANY_REQUESTS'], 429
['success' => false, 'message' => 'INTERNAL_SERVER_ERROR'], 500

Как получить готовые изображения через Sora Images API?

Когда вы отправляете запрос на генерацию через API Sora Images, сервис возвращает вам индивидуальный идентификатор задания. Именно этот ID используется далее для получения готовых результатов, которыми выступают ссылки на скачивание изображений. Обычно их количество составляет от одной до четырёх ссылок на одно задание.

Специалисты сервиса советуют первый раз проверять готовность генерации не ранее, чем через полминуты после отправки запроса. Ранее этого срока изображения просто не успеют сгенерироваться. Последующие проверки лучше всего проводить с интервалом от 10 до 15 секунд. Это оптимальный промежуток, позволяющий сервису завершить генерацию без лишней нагрузки и обеспечить комфортный пользовательский опыт.

GET https://api.yesai.su/v2/sora/generations/{id}/batch
headers: { Content-Type: application/json, Authorization: Bearer }

Образец запроса, который позволяет проверить статус выполнения задачи с использованием родительского идентификатора (ID).

curl -X GET https://api.yesai.su/v2/sora/generations/{id}/batch

-H "Authorization: Bearer <token>"

-H "Content-Type: application/json"

Параметры:
{id} = 12345 (обязательно, id задания)

Успех:
['success' => true, 'message' => 'OK', 'results' => ['generations_data' => [ ... ]]], 200

Список возможных ошибок:
['success' => false, 'message' => 'ID_IS_EMPTY'], 400
['success' => false, 'message' => 'ID_NOT_VALID'], 400
['success' => false, 'message' => 'UNAUTHORIZED'], 401
['success' => false, 'message' => 'ID_NOT_FOUND'], 404
['success' => false, 'message' => 'USER_HAS_BEEN_BANNED'], 409
['success' => false, 'message' => 'USER_HAS_BEEN_DELETED'], 409
['success' => false, 'message' => 'TOO_MANY_REQUESTS'], 429
['success' => false, 'message' => 'INTERNAL_SERVER_ERROR'], 500

Перечень возможных статусов задания представлен ниже:

• "status": 0 ("status_description":"in queue"): задание ожидает своей очереди на выполнение. Требуемое действие – ожидание.

• "status": 1 ("status_description":"in progress"): в данный момент идет работа над заданием. Нужно некоторое время подождать, пока работа не будет завершена.

• "status": 2 ("status_description":"completed"): задание выполнено успешно. Исходя из этого статуса, вы можете приступать к обработке доступных результатов. По мере их готовности будут появляться новые дочерние задания (примерный временной интервал добавления таких заданий составляет от 3 до 10 секунд).

• "status": 3 ("status_description":"rejected with error"): задание отклонено из-за возникшей ошибки. В таком случае обязательно ознакомьтесь с подробным комментарием, поясняющим причину, в полях "comment_ru" и "comment_en".

• "status": 4 ("status_description":"rejected due to timeout"): срок выполнения задания вышел, и оно было автоматически отклонено системой. Рекомендуется повторно отправить задание.

Как разобрать JSON-данные, полученные через API от Sora Images при пакетной генерации (batch) изображений

Рассмотрим конкретный пример ответа API, который возвращается при запросе статуса задания по идентификатору родительского задания.

{
"success": true,// данные успешно получены
"message": "OK",
"results": {
"generations_data": {
"info": {
"count": 4, // количество изображений в задании
"max_id": 457,
"limit_offset": 0,
"limit_count": 20,
"sort_field": "id",
"sort_order": 1,
"id_offset": 2147483647
},
"data": [
{
"id": 454, // id первого задания в пачке (это ID родительского задания)
"user_id": 1234567890, // id пользователя, подавшего задание
"tariff_id": 30, // id тарифа пользователя, подавшего задание, 30 - VIP
"model_id": 1,
"type": 53,
"styles": [], // массив стилей, использованных для генерации изображений
"settings": {
"model_alias": "sora_images",
"sora_dimensions": "1:1",
"sora_references_urls": [
"https://api.yesai.su/tests/face1.jpeg",
"https://api.yesai.su/tests/face2.jpeg"
]
},
"child_ids": [ // список дочерних заданий, от 1 до 3 штук
455,
456,
457
],
"parent_id": 0,
"result_url": "https://yesai.su/files/sora/generations/1234567890_174741769...", ссылка на скачивание первой картинки из пачки заданий
"result_type": "image",
"result_data": {
"image_width": 1024,
"image_height": 1024,
"image_mime_type": "image/png"
},
"comment_ru": "", // комментарий к заданию на русском языке, будет заполнен только при ошибке генерации со статуосм 3
"comment_en": "", // комментарий к заданию на английском языке, будет заполнен только при ошибке генерации со статуосм 3
"accounting": {
"total_cost": 0.7,
"spent_points": 0,
"spent_rpoints": 0.7, // стоимость генерации этого изображения из пачки в монетах, все генерации в Sora Images оцениваются в монетах
"spent_repost_points": 0,
"spent_balance": 0,
"spent_rbalance": 0,
"remaining_points": 1832.87225,
"remaining_rpoints": 9809.445587639999, // остаток монет на балансе заказчика в помент выполнения задания
"remaining_repost_points": 0,
"remaining_balance": 0,
"remaining_rbalance": 22106.49481
},
"language": "",
"prompt": "текст вашего промта", // текст промта, по которому сгенерировано это изображение
"prompt_en": "",
"prompt_language": "",
"status": 2, // статус задания, 2 - успешное выполнение генерации
"status_description": "completed", // текстовое описание статусы задания
"start_at": 1747417691, // время начала выполнения задания в формате Unixtime
"finish_at": 1747417696, // время завершения выполнения задания в формате Unixtime
"created_at": 1747417518, // время подачи задания в формате Unixtime
"updated_at": 1747417792,
"deleted_at": 0
},
{
// здесь будет находиться блок с данными о второй генерации в пачке. Блоки JSON идентичны тем, которые были описаны выше.
},
{
// здесь будет находиться блок с данными о третьей генерации в пачке. Блоки JSON идентичны тем, которые были описаны выше.
},
{
// здесь будет находиться блок с данными о четвертой генерации в пачке. Блоки JSON идентичны тем, которые были описаны выше.
}
]
}
}
}

Если при обращении к API сервиса Sora Images вы получили JSON-ответ, содержащий только одну ссылку в разделе "result_url", это означает, что остальные изображения еще находятся в процессе генерации. Для получения оставшихся ссылок следует выполнять повторные запросы каждые 10–15 секунд. При этом мы рекомендуем ограничиться 7 попытками. Если через 50–70 секунд после первой ссылки новые изображения не появились, значит, нейросеть не смогла создать дополнительные картинки. Аналогично иногда нейросеть может выдать вместо стандартных 4 изображений только 2 или 3.

В случае невозможности выполнения генерации, поле статуса запроса ("status") будет содержать цифру 3, свидетельствующую об ошибке. Тогда важно сообщить клиенту разъяснение причин ошибки, которое представлено в описании блоков "comment_ru" (на русском языке) и "comment_en" (на английском языке). Такой подход позволяет предупредить повторные ошибки, заранее информируя пользователей о потенциальных проблемах.

Наиболее распространенной причиной отказа в генерации является нарушение правил использования сервиса Sora Images. Особенно строго запрещена генерация NSFW-контента ("Not Safe For Work" — неподобающий контент). Для предотвращения блокировки API обязательно уведомите клиентов о запрете отправки подобных запросов. Игнорирование этих рекомендаций может привести к ограничению доступа к API-платформе.

Как происходит обработка заданий на генерацию изображений в Sora Images, отправленных через API Yes Ai?

После того как вы через API отправили запрос на создание изображений в нейросети Sora Images, успешно выполненное задание предоставит вам индивидуальные ссылки. По этим ссылкам вам станут доступны изображения форматов PNG либо JPG. Однако обратите внимание, что данные файлы хранятся на сервере всего 60 минут. Поэтому, не откладывая, сразу скачайте полученные картинки на собственный сервер.

Если у вас возникнут любые дополнительные вопросы, служба технической поддержки оперативно поможет решить их в мессенджере Telegram: @yes_ai_support.

Продолжение поста Промпт для Оценки производительности сотрудника - начало здесь.

4. Разработать разумные цели для команды

Как эксперт по оценке производительности, разработай цели SMART для команды, работающей в [области]. Эти цели должны быть Конкретными, Измеримыми, Достижимыми, Релевантными и Ограниченными по времени. Убедись, что каждая цель соответствует конкретным потребностям и функциям команды в их области. Цели должны быть четкими и лаконичными, предоставляя дорожную карту для успеха и повышения производительности. Они также должны включать метрики для измерения прогресса и временные рамки для достижения этих целей. Цели должны соответствовать общим целям организации и быть реалистичными, учитывая ресурсы и возможности команды. Кроме того, включи стратегии для мониторинга и периодического обзора этих целей, чтобы гарантировать, что они остаются актуальными и достижимыми.

5. Для сравнения отзывов сотрудников

Выступи в качестве эксперта по оценке производительности. Проведи сравнительный анализ отзывов сотрудников в различных отделах организации. Задача включает сбор, анализ и сравнение данных отзывов от сотрудников для выявления закономерностей, сильных сторон и областей для улучшения. Создай всеобъемлющий отчет, в котором будут выделены основные выводы, предоставлены действенные идеи и рекомендованы стратегии для повышения удовлетворенности и производительности сотрудников. Убедись, что анализ объективен, основан на данных и соответствует передовым практикам в управлении производительностью сотрудников. Окончательный отчет должен быть четким, кратким и полезным для лиц, принимающих решения, при разработке эффективных планов вовлечения и развития сотрудников.

6. Выявление пробелов в навыках в обзоре

Как эксперт по оценке производительности, твоя задача — проанализировать отзыв сотрудника, чтобы выявить пробелы в его навыках. Для этого необходимо тщательно проанализировать содержание отзыва, сосредоточившись на таких областях, как профессиональные компетенции, достижения и области, требующие улучшения. Вам нужно будет указать конкретные навыки или области знаний, в которых сотрудник испытывает недостаток или может их улучшить. Цель состоит в том, чтобы предоставить четкий и действенный список недостатков в навыках, а также рекомендации по программам обучения или развития, которые могут помочь сотруднику улучшить эти навыки.

7. Предложить программы обучения какому-либо навыку

Выступи в роли эксперта по оценке производительности. Разработайте предложение по комплексной программе обучения сотрудников для повышения их [навыка]. Программа должна отвечать конкретным потребностям сотрудников, соответствовать целям организации и быть выполнимой с точки зрения ресурсов и времени. Она должна включать в себя сочетание таких методов обучения, как семинары, онлайн-курсы и практические занятия. Убедитесь, что программа имеет четкие цели, сроки и методы оценки прогресса и эффективности. Кроме того, предложите способы постоянного развития и закрепления навыков после обучения.

8. Наметить возможные пути карьерного роста

Твоя задача, как эксперта по оценке производительности, описать возможные карьерные пути для [роль]. Это должно включать в себя всесторонний обзор потенциальных должностей и обязанностей на различных этапах карьеры, от начального уровня до руководящих должностей. Оцени необходимые навыки, квалификацию и опыт, требуемые для продвижения в этой области. Кроме того, предоставь информацию о тенденциях отрасли и будущих перспективах в сфере управления производительностью и о том, как они могут повлиять на возможности карьерного роста и роста.

Изображение сделано в Midjourney. Научиться можно у меня здесь:

Как обычно , для развлечения задал вопрос нейросетям :
Как размер тестовой базы данных pgbench влияет на производительность СУБД при проведении нагрузочного тестирования с использованием pgbench в качестве инструмента создания нагрузки ?

Ответ YandexGPT:

При проведении нагрузочного тестирования с использованием pgbench размер тестовой базы данных играет ключевую роль в определении производительности СУБД. Вот основные аспекты, которые следует учитывать:

Инициализация тестовой базы:

Инструмент pgbench позволяет инициализировать тестовую базу с определенным масштабом, используя параметр --scale=количество. Например, --scale=4000 задает базу размером 4000 записей.

Влияние размера базы на производительность:

Больше данных — ниже производительность: Увеличение размера базы данных может привести к снижению производительности, так как большее количество данных требует больше времени на обработку транзакций.

Кэширование: Если база данных помещается в кэш СУБД, операции могут выполняться быстрее за счет уменьшения времени доступа к диску. Однако при превышении объема кэша производительность может значительно упасть.

Внешние ключи и соединения:

При инициализации базы можно использовать параметр --foreign-keys для включения внешних ключей, что усложняет схему данных и может повлиять на время выполнения запросов.

Параметры нагрузки:

Нагрузочное тестирование с pgbench обычно включает циклы нагрузок с переменным числом клиентов (например, 1, 10, 20, 50, 100) в течение заданного времени (например, 600 секунд с параметром -T 600).

Результаты тестирования логируются в отдельные файлы, что позволяет строить графики зависимости показателей (например, транзакций в секунду или средней задержки) от числа клиентов.

Дополнительные метрики:

Помимо основных показателей, таких как TPS (транзакций в секунду), полезно отслеживать среднюю задержку (Latency average), которая показывает время выполнения транзакций.

Автоматизация с pg_perfbench:

Для точного фиксирования всех деталей окружения и результатов тестирования рекомендуется использовать инструмент pg_perfbench. Он автоматизирует сбор системной информации и генерацию отчетов, что упрощает сопоставление и анализ результатов различных тестов.

Таким образом, размер тестовой базы данных существенно влияет на производительность СУБД при нагрузочном тестировании с использованием pgbench. Увеличивая размер базы, можно наблюдать снижение производительности из-за роста времени обработки данных. Важно учитывать все параметры конфигурации и детали окружения для точного анализа и воспроизводимости тестов.

Ответ ChatPPG:

Размер тестовой базы данных может существенно влиять на результаты тестирования с использованием pgbench. Вот несколько ключевых моментов, которые стоит учесть:

1. **Коэффициент масштаба (-s)**:
- Параметр -s (или --scale) позволяет умножить количество строк в таблицах на заданный коэффициент. Например, с ключом -s 100 в таблицу pgbench_accounts будет записано 10 000 000 строк.
- Более крупные базы данных могут потребовать больше времени на выполнение операций вставки, обновления и выборки, что может повлиять на общую производительность и количество транзакций в секунду (TPS).

2. Размер таблиц и индексов:
- Большие таблицы и индексы могут увеличивать время выполнения запросов из-за увеличения времени поиска и обновления данных.
- В больших базах данных могут возникать дополнительные задержки из-за увеличения объема данных, которые нужно обрабатывать.

3. Память и кэширование:
- В больших базах данных может быть меньше данных, которые умещаются в памяти, что приводит к увеличению количества операций ввода-вывода (I/O) и замедлению производительности.
- Кэширование данных в памяти может быть менее эффективным, что также может сказаться на результатах тестирования.

4. Примеры результатов тестирования:
- В документации [pg_stat_statements](https://postgrespro.com/docs/postgresql/15/pgstatstatements#...) приведены примеры результатов тестирования с использованием pgbench. Например, при выполнении 300 транзакций с 10 клиентами можно увидеть, что время выполнения запросов может значительно различаться в зависимости от размера базы данных и количества операций.

Пример команды для инициализации базы данных с коэффициентом масштаба 10:
pgbench -i -s 10 bench


Пример команды для запуска тестирования с 10 клиентами и 300 транзакциями:
pgbench -c 10 -t 300 bench


Таким образом, увеличение размера тестовой базы данных может привести к снижению производительности и количества транзакций в секунду, что важно учитывать при настройке и интерпретации результатов тестирования с использованием pgbench.

Как обычно , в рассуждениях нейросети есть 2 принципиально слабых момента:
1-У нейросети нет результатов экспериментов и никаких фактов , только статистическая обработка текстов документации.
2-Нейросеть , в принципе не способна логически рассуждать , и не знает , что рост размера тестовой базы данных приводит к снижению количества тяжелых блокировок при выполнении update.

P.S. А вот ответ DeepSeek удивил, полнотой ответа и упоминанием влияния конкурентного обновления .

Размер тестовой базы данных в pgbench существенно влияет на производительность СУБД PostgreSQL во время нагрузочного тестирования. Вот основные аспекты этого влияния:

### 1. **Кеширование данных в памяти**
- **Маленькая база**: Если данные полностью помещаются в кеш (например, в `shared_buffers` или оперативной памяти), операции чтения выполняются быстрее, так как минимизируются обращения к диску. Это увеличивает TPS (транзакций в секунду) и снижает задержки.
- **Большая база**: При превышении объема данных над доступной памятью возникают промахи кеша, что приводит к частым чтениям с диска. Это замедляет выполнение запросов, особенно для операций `SELECT`.

### 2. **Конфликты доступа (Contention)**
- **Маленькая база**: Выше вероятность конфликтов при параллельных обновлениях (например, в таблицах `accounts`). Это увеличивает время ожидания блокировок и снижает пропускную способность.
- **Большая база**: Данные распределены по большему числу строк, что снижает конкуренцию за одни и те же записи. Это особенно важно для тестов с высокой долей операций `UPDATE`.

### 3. **Планирование запросов**
- На маленьких базах статистика, собираемая PostgreSQL, может быть недостаточно репрезентативной, что приводит к неоптимальным планам выполнения запросов (например, выбор полного сканирования вместо использования индекса).
- На больших базах оптимизатор чаще выбирает эффективные планы, так как статистика точнее отражает распределение данных.

### 4. **Нагрузка на подсистему ввода-вывода (I/O)**
- При больших размерах базы возрастает нагрузка на диск из-за:
- Чтения данных, не помещающихся в кеш.
- Записи WAL (Write-Ahead Log) и выполнения checkpoint’ов, которые требуют больше времени.
- Это может стать узким местом для write-heavy нагрузок.

### 5. **Эффективность индексов**
- Большие индексы (например, в таблице `accounts`) требуют больше ресурсов для обновления и поиска. Если они не помещаются в память, производительность снижается.

### 6. **Фоновые процессы**
- **Checkpoint**: На больших базах checkpoint’ы выполняются дольше, что может вызывать всплески нагрузки на диск.
- **Autovacuum**: Чаще срабатывает на больших базах, конкурируя с рабочими транзакциями за ресурсы.

### Примеры сценариев
- **Read-only тесты**:
- Маленькая база: Высокий TPS из-за кеширования.
- Большая база: Снижение TPS, если данные не помещаются в память.
- **Write-heavy тесты**:
- Маленькая база: Риск contention и частые блокировки.
- Большая база: Меньше конфликтов, но выше нагрузка на WAL и диск.

### Рекомендации
- Выбирайте размер базы, сопоставимый с реальными данными, чтобы тесты отражали эксплуатационные условия.
- Для тестирования предельной производительности в идеальных условиях используйте базу, которая помещается в память.
- Чтобы оценить работу с диском, задайте размер базы, превышающий доступную память.
- Увеличивайте масштабный фактор (`-s`) постепенно, анализируя, как меняется производительность.

### Заключение
Оптимальный размер тестовой базы зависит от целей тестирования. Для оценки максимальной производительности подходит маленькая база, а для имитации реальной нагрузки — база, сопоставимая с продакшеном по объему и структуре.

Создавайте тесты, квизы и учебные задания с помощью нейросетей — быстро, точно и без лишней работы. Узнайте, как автоматическая генерация вопросов помогает преподавателям, студентам и разработчикам обучающих платформ.

Создание тестов, викторин и заданий — трудоёмкий процесс, особенно когда нужно охватить большой объём тем или сделать материал разнообразным и интересным. В условиях нехватки времени всё чаще на помощь приходят нейросети. Среди таких инструментов стоит отметить ruGPT.io — бесплатный онлайн-сервис, который позволяет автоматически генерировать качественные тестовые задания, адаптированные под любые нужды: от школьного образования до корпоративного обучения.

ruGPT.io

ruGPT — это универсальная платформа-агрегатор, объединяющая современные нейросети для работы с текстом, кодом, изображениями и информацией. Сервис идеально подойдёт для бизнеса, образования и творчества, предоставляя в одном месте доступ к мощным ИИ-инструментам. В числе текстовых моделей — GPT-4o, Claude 3.5 и 3.7, DeepSeek, Grok и другие. Для генерации изображений доступны нейросети DALL·E 3 и Flux, что позволяет создавать оригинальные визуальные материалы по описанию. ruGPT — это интеллектуальный инструмент нового поколения для решения широкого круга задач.

✅Преимущества:

• Без необходимости VPN — работает по всему миру без ограничений.

• Бесплатный режим — тексты и изображения можно создавать без оплаты (в рамках лимитов).

• Телеграм-бот — ИИ-помощник прямо в вашем мессенджере.

• Мгновенный отклик — результаты появляются за считанные секунды.

• Интуитивный интерфейс — не требует навыков или подготовки.

• Гибкие тарифные планы — от бесплатной версии до расширенных функций.

• Поддержка на русском — полностью адаптирован и отвечает на русском языке.

🌟Возможности:

• Создание и редактирование текстов — написание статей, рерайт, корректура, улучшение оригинальности и стиля.

• Генерация визуального контента — изображения по описанию с помощью DALL·E 3 и Flux: от иллюстраций до концепт-арта.

• Программирование и код — помощь в написании, анализе и обучении программированию.

• Учебная помощь — генерация рефератов, эссе, курсовых, тестов и домашней работы.

• Контент для соцсетей — тексты, заголовки, креативы и изображения для постов и сторис.

• Анализ информации — обработка больших текстов, поиск логики и структурирование данных.

➡️Ссылка на нейросеть: https://rugpt.io/

📌 Почему автоматизация тестов и заданий больше не роскошь, а необходимость

Разработка учебных заданий требует внимания, времени и глубокого понимания темы. А если вы создаёте десятки тестов по разным модулям или предметам — нагрузка становится колоссальной. В таких условиях автоматизация перестаёт быть дополнением и превращается в ключевой элемент работы.

📍 Вот что влияет на спрос на генерацию заданий:

• Онлайн-формат обучения стал нормой.
  Курсы, тренажёры, тестовые платформы — всё это требует постоянного потока свежих заданий.

• Обновление учебных программ.
  Учебные стандарты и контент быстро устаревают — нужно адаптироваться под новые формулировки и концепции.

• Рост индивидуализации.
  Требуется подбирать задания под конкретного ученика, уровень знаний, цели — это требует множества уникальных вариантов.

• Ограниченность ресурсов.
  Не всегда есть возможность задействовать методистов, редакторов или авторов контента — особенно в малых проектах и стартапах.

В итоге всё сводится к одному: чем быстрее и гибче создаётся контент, тем конкурентоспособнее и эффективнее образовательный продукт.

🤖 Как нейросети создают задания: от текста до смысла

Чтобы понять, почему нейросеть подходит для генерации тестов, нужно взглянуть на принципы её работы. ИИ не просто берёт шаблон и меняет слова. Он формирует вопрос, опираясь на знания, структуру и логику заданной темы.

Что происходит под капотом?

• Анализ темы.
  Модель «понимает» ключевые понятия и их взаимосвязи, формирует на их основе логически связанные утверждения.

• Генерация вариативности.
  Даже при одной и той же теме можно получить десятки вариантов формулировок — это особенно важно для проверки на списывание и запоминание.

• Подбор формата.
  Возможность создавать:

  • тесты с единственным или множественным выбором ответа;

  • задания на установление соответствий;

  • открытые вопросы и кейсы;

  • задания с пояснением правильного ответа.

• Стилизация под аудиторию.
  Тот же вопрос может быть адаптирован:

  • для ученика 8 класса;

  • для студента вуза;

  • для стажёра в компании.

ИИ анализирует тему, структуру теста, тип вопросов — и предлагает формулировки, которые «звучат естественно», как если бы их составлял преподаватель.

✅ Преимущества нейросетевого подхода к генерации тестов

Когда речь заходит об автоматизации, главное — не просто быстро, а качественно и удобно. В этом контексте нейросети дают очевидные плюсы, которые уже сегодня используют преподаватели и создатели курсов.

Основные преимущества:

• Скорость.
  Получить 10–20 заданий по теме можно за секунды. Без долгого поиска, редактирования и вычитывания.

• Гибкость.
  Возможность адаптировать задания по:

  • сложности;

  • целевой аудитории;

  • теме;

  • типу вопроса.

• Разнообразие.
  Исключается повторяемость формулировок, что важно при регулярной проверке знаний и антисписывании.

• Оригинальность.
  Генерация не опирается на базы готовых тестов, поэтому вы получаете уникальный материал, а не пересказ учебника.

• Возможность масштабирования.
  Идеально подходит для платформ, где нужно создать сотни и тысячи заданий без ручной доработки.

📍 Сервис ruGPT.io позволяет бесплатно и без ограничений создавать задания на русском языке. Благодаря интерфейсу и настройке параметров, платформа подходит как преподавателям, так и создателям обучающих приложений, стартапов и онлайн-школ.

📚 Сферы применения: где такие задания особенно полезны

Генерация тестов и заданий нейросетью — это не только про школы. Применение гораздо шире, и почти везде эффект один: ускорение, снижение затрат и рост качества контента.

📌 Где уже используют генерацию:

• В школах и колледжах.
  Для домашних заданий, тренажёров, подготовки к ОГЭ/ЕГЭ и олимпиадам.

• В университетах.
  При разработке рабочих программ, экзаменационных билетов и модульных проверок.

• На онлайн-курсах.
  В тестовых модулях, в интерактивных блоках и в курсах с автоматической проверкой.

• В корпоративном обучении.
  Для HR-тестов, onboarding-систем, оценки знаний сотрудников.

• Для репетиторов и частных преподавателей.
  Чтобы оперативно подбирать задания на основе темы текущего занятия.

• В мобильных обучающих приложениях.
  Где нужно масштабировать контент без больших затрат и адаптировать под алгоритмы.

Автоматизация генерации заданий помогает в любой системе, где важны скорость, индивидуализация и частое обновление контента.

🎯 Настройка и кастомизация: как получить нужные задания под свою тему

Один из ключевых плюсов нейросетей — возможность тонкой настройки генерации под конкретные задачи. Это особенно важно, когда нужен не просто «любой» тест, а материал, строго соответствующий целям обучения и уровню аудитории.

🛠️ Какие параметры можно задавать:

• Тематика и ключевые понятия.
  Уточнение темы (например: «электромагнитные волны», «финансовая грамотность») помогает нейросети сфокусироваться и создать вопросы, соответствующие содержанию.

• Уровень сложности.
  Нейросеть может адаптировать язык и структуру под:

  • начальный уровень (для школьников, новичков);

  • средний уровень (вузовская база, курсы);

  • продвинутый (экспертные формулировки, глубокие связи).

• Формат вопроса.
  Можно выбрать, какие задания нужны:

  • с одним правильным ответом;

  • с множественным выбором;

  • на соответствие;

  • открытые (эссе, объяснение);

  • ситуационные кейсы.

• Объём генерации.
  Задать количество вопросов, длину формулировки, наличие пояснений или правильных ответов.

🧐 Как проверить и доработать полученные задания

Несмотря на высокое качество генерации, человеческий контроль остаётся важным этапом. Особенно, если задания планируется использовать в официальных экзаменах или публикациях.

✔️ Что стоит проверить вручную:

• Корректность формулировок.
  Убедитесь, что вопрос звучит логично и не содержит двусмысленностей.

• Правильность ответов.
  Внимательно проверьте предложенные варианты, особенно если это предметы с точными науками или юридическими терминами.

• Адекватность уровня.
  Если аудитория — школьники, а вопросы требуют вузовского уровня, стоит отредактировать.

• Отсутствие повторов.
  Хотя нейросеть стремится к разнообразию, при больших объёмах могут быть схожие формулировки.

Рекомендуется проверять выборку из 10–15% заданий вручную. Если они корректны — остальной материал, скорее всего, тоже на уровне.

Также полезно «играть» с настройками генерации, чтобы находить оптимальный стиль и структуру именно под свою задачу.

🧩 Советы по эффективному использованию генератора тестов

Чтобы получать от нейросетевого генератора максимум, важно не просто вводить темы, а работать с ним как с инструментом, понимая его сильные стороны.

🧠 Полезные приёмы:

1. Давайте конкретные указания.
   Чем точнее формулировка запроса — тем релевантнее результат.

2. Используйте ключевые слова.
   Уточняйте термины, которые вы хотите видеть в вопросах:

   Пример: не просто «программирование», а «основы ООП в JavaScript»

3. Генерируйте несколько вариантов.
   Повторная генерация даёт разные формулировки — можно выбрать лучшее.

4. Сохраняйте удачные результаты.
   Создайте собственную базу вопросов, которую можно обновлять и дополнять.

5. Создавайте шаблоны.
   Например:

   «Создай 5 вопросов по биологии 10 класса с выбором одного верного ответа и объяснением»

Использование этих подходов делает взаимодействие с нейросетью более продуктивным и предсказуемым.

🤝 Этические и методические аспекты использования ИИ в образовании

Интеграция ИИ в учебный процесс открывает множество возможностей, но также требует ответственного подхода.

💬 Важно помнить:

• ИИ — это помощник, а не замена.
  Он помогает быстро создать основу, но её наполнение, методическое сопровождение и педагогический смысл — за человеком.

• Нейросеть не должна подменять мышление.
  Ученики и преподаватели должны понимать, как работают механизмы заданий, а не просто копировать ответы.

• Справедливость и индивидуальный подход.
  Автоматизация должна учитывать потребности учащихся с разным уровнем подготовки, не сводя всё к универсальному шаблону.

• Прозрачность использования.
  Важно, чтобы студенты понимали, какие задания созданы ИИ, а какие — преподавателем. Это формирует доверие и честное отношение к обучению.

Когда ИИ используется с умом, он становится не просто инструментом автоматизации, а настоящим партнёром в образовании.

Заключение

Создание тестов и заданий больше не требует часов ручного труда. Благодаря нейросетям этот процесс становится быстрым, гибким и масштабируемым. Интеллектуальные системы не только ускоряют работу, но и помогают сделать контент разнообразным, уникальным и адаптированным под аудиторию. Главное — не забывать, что качество образования всегда начинается с цели, а технологии лишь помогают её достичь.