Анализ страницы https://www.deepspeed.ai/posts/
Основное Готовность: 100%
Домен
deepspeed.ai
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 09.01.2027 2:59:59.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,39сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,39сек оптимальна.
Объем документа
79Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 79Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 7
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 7 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /assets/css/main.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/@fortawesome/fontawesome-free@5/css/all.min.css | |
| js | /assets/js/main.min.js | |
| js | /assets/js/lunr/lunr.min.js | |
| js | /assets/js/lunr/lunr-store.js | |
| js | /assets/js/lunr/lunr-en.js | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-169781858-1 |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a899bed-14360" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 5744:E2628:203743C:207C315:6A89AFA5 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 14:18:14 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230037-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787408294.897306,VS0,VE139 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 5b45b783448db6ae952dcd53538e7fa21f591060 |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
Blog - DeepSpeed
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 16, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training easy, efficient, and effective.
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение: 113, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
https://www.deepspeed.ai/posts/
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1.0
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 6
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:type | website |
| og:locale | en_US |
| og:site_name | DeepSpeed |
| og:title | Blog |
| og:url | https://www.deepspeed.ai/posts/ |
| og:description | DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training easy, efficient, and effective. |
Все мета-теги
Кол-во: 8
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 8шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | description | DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training easy, efficient, and effective. |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| property | og:type | website |
| property | og:locale | en_US |
| property | og:site_name | DeepSpeed |
| property | og:title | Blog |
| property | og:url | https://www.deepspeed.ai/posts/ |
| property | og:description | DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training easy, efficient, and effective. |
Оптимизация Готовность: 60%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в одном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 150 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 20 достаточно.
Кол-во знаков контента 6349 на странице оптимально.
Кол-во слов 808 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 51. Это хорошо.
Тошнота
5,20
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
16,34%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| permalink | 27 | 3,34% |
| deepspeed | 26 | 3,22% |
| training | 23 | 2,85% |
| inference | 13 | 1,61% |
| september | 11 | 1,36% |
| communication | 7 | 0,87% |
| august | 6 | 0,74% |
| october | 5 | 0,62% |
| through | 5 | 0,62% |
| faster | 5 | 0,62% |
| models | 5 | 0,62% |
| getting | 4 | 0,50% |
| started | 4 | 0,50% |
| compression | 4 | 0,50% |
| optimizations | 4 | 0,50% |
| parallelism | 4 | 0,50% |
| november | 4 | 0,50% |
| system | 4 | 0,50% |
| deepspeed: | 4 | 0,50% |
| microsoft | 4 | 0,50% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 151 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 102
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 102 оптимально.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /getting-started/ |
Getting Started
|
|
| /posts/ |
Blog
|
|
| /tutorials/ |
Tutorials
|
|
| /training/ |
<span class="nav__sub-title">Training</span>
|
|
| /inference/ |
<span class="nav__sub-title">Inference</span>
|
|
| /compression/ |
<span class="nav__sub-title">Compression</span>
|
|
| /deepspeed4science/ |
<span class="nav__sub-title">Science</span>
|
|
| /getting-started/ |
<span class="nav__sub-title">Getting Started</span>
|
|
| /docs/config-json/ |
<span class="nav__sub-title">ds_config</span>
|
|
| /tutorials/ |
<span class="nav__sub-title">Tutorials</span>
|
|
| /getting-started/ |
Getting started
|
|
| /tutorials/azure/ |
Getting started on Azure
|
|
| /tutorials/accelerator-abstraction-interface/ |
Accelerator Abstraction
|
|
| /tutorials/accelerator-setup-guide/ |
Accelerator Setup Guides
|
|
| /tutorials/automatic-tensor-parallelism/ |
Automatic Tensor Parallelism (Inference)
|
|
| /tutorials/autotp-training/ |
Automatic Tensor Parallelism (Training)
|
|
| /tutorials/autotuning/ |
Autotuning
|
|
| /tutorials/bert-finetuning/ |
BingBertSQuAD Fine-tuning
|
|
| /tutorials/bert-pretraining/ |
BERT Pre-training
|
|
| /tutorials/cifar-10/ |
CIFAR-10
|
|
| /tutorials/curriculum-learning/ |
Curriculum Learning
|
|
| /tutorials/data-efficiency/ |
Data Efficiency
|
|
| /tutorials/deepnvme/ |
DeepNVMe
|
|
| /tutorials/domino/ |
Domino
|
|
| /tutorials/ds4sci_evoformerattention/ |
DS4Sci_EvoformerAttention
|
|
| /tutorials/flops-profiler/ |
Flops Profiler
|
|
| /tutorials/pytorch-profiler/ |
PyTorch Profiler
|
|
| /tutorials/gan/ |
GAN
|
|
| /tutorials/inference-tutorial/ |
Inference
|
|
| /tutorials/lrrt/ |
Learning Rate Range Test
|
|
| /tutorials/megatron/ |
Megatron-LM GPT2
|
|
| /tutorials/mixture-of-experts/ |
Mixture of Experts (DeepSpeed MoE)
|
|
| /tutorials/mixture-of-experts-nlg/ |
MoE for NLG
|
|
| /tutorials/mixture-of-experts-inference/ |
MoE Inference
|
|
| /tutorials/model-compression/ |
Model Compression
|
|
| /tutorials/MoQ-tutorial/ |
Mixture-of-Quantization
|
|
| /tutorials/monitor |
Monitoring
|
|
| /tutorials/comms-logging |
Communication Logging
|
|
| /tutorials/one-cycle/ |
One-Cycle Schedule
|
|
| /tutorials/onebit-adam/ |
One-Bit Adam
|
|
| /tutorials/zero-one-adam/ |
Zero-One Adam
|
|
| /tutorials/onebit-lamb/ |
One-Bit LAMB
|
|
| /tutorials/pipeline/ |
Pipeline Parallelism
|
|
| /tutorials/progressive_layer_dropping/ |
Progressive Layer Dropping
|
|
| /tutorials/sparse-attention/ |
Sparse Attention
|
|
| /tutorials/transformer_kernel/ |
Transformer Kernel
|
|
| /tutorials/ulysses-alst-sequence-parallelism |
Arctic Long Sequence Training (ALST) for HF Transformers integration
|
|
| /tutorials/zero-offload/ |
ZeRO-Offload
|
|
| /tutorials/zero/ |
ZeRO
|
|
| /tutorials/zeropp/ |
ZeRO++
|
|
| /contributing/ |
<span class="nav__sub-title">Contributing</span>
|
|
| /2023/11/05/deepspeed-fastgen.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/11/05/deepspeed-fastgen-japanese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/11/05/deepspeed-fastgen-chinese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/10/03/deepspeed-visualchat.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/10/03/deepspeed-visualchat-japanese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/10/03/deepspeed-visualchat-chinese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/09/18/deepspeed4science.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/09/18/deepspeed4science-japanese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/09/18/deepspeed4science-chinese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/09/12/ZeRO-Inference.html |
Zero Inference
|
|
| /2023/08/23/ulysses.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/08/23/ulysses-japanese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/08/23/ulysses-chinese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/06/21/zeropp.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/06/21/zeropp-japanese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/06/21/zeropp-chinese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/06/06/deepspeed-overview-japanese.html |
DeepSpeed主要技術の概要紹介
|
|
| /2023/04/23/deepspeed-chat.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/04/23/deepspeed-chat-japanese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/04/23/deepspeed-chat-chinese.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2023/03/30/multi-modal.html |
Scaling Large-Scale Generative Mixture-of-Expert Multimodal Model With VL-MoE
|
|
| /2022/12/11/data-efficiency.html |
DeepSpeed Data Efficiency: A composable library that makes better use of data, increases training efficiency, and improves model quality
|
|
| /2022/10/10/mii.html |
DeepSpeed-MII: instant speedup on 24,000+ open-source DL models with up to 40x cheaper inference
|
|
| /2022/09/09/zero-inference.html |
ZeRO-Inference: Democratizing massive model inference
|
|
| /2022/07/25/deepspeed-azure.html |
Azure empowers easy-to-use, high-performance, and hyperscale model training using DeepSpeed
|
|
| /2022/03/20/amd-support.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2022/01/18/moe-inference.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2021/12/09/deepspeed-moe-nlg.html |
DeepSpeed-MoE for NLG: Reducing the training cost of language models by 5 times
|
|
| /2021/11/16/autotuning.html |
Autotuning: Automatically discover the optimal DeepSpeed configuration that delivers good training speed
|
|
| /2021/08/17/deepspeed-moe.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2021/05/14/inference-release.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2021/05/04/MoQ.html |
Mixture-of-Quantization: A novel quantization approach for reducing model size with minimal accuracy impact
|
|
| /2021/03/15/inference-kernel-optimization.html |
DeepSpeed Inference: Multi-GPU inference with customized inference kernels and quantization support
|
|
| /2021/03/07/zero3-offload.html |
DeepSpeed ZeRO-3 Offload
|
|
| /2020/10/28/progressive-layer-dropping-news.html |
Progressive Layer Dropping
|
|
| /2020/09/08/sparse-attention.html |
DeepSpeed Sparse Attention
|
|
| /2020/09/08/pipeline-parallelism.html |
Training a Trillion Parameters with Pipeline Parallelism
|
|
| /2020/09/08/onebit-adam-news.html |
Up to 5x less communication and 3.4x faster training through 1-bit Adam
|
|
| /2020/09/08/onebit-adam-blog-post.html |
DeepSpeed with 1-bit Adam: 5x less communication and 3.4x faster training
|
|
| /2020/09/08/ZeRO-Offload.html |
10x bigger model training on a single GPU with ZeRO-Offload
|
|
| /2020/09/08/sparse-attention-news.html |
Powering 10x longer sequences and 6x faster execution through DeepSpeed Sparse Attention
|
|
| /2020/08/06/webinar-on-demand.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2020/07/23/deepspeed-webinar.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2020/05/27/fastest-bert-training.html |
Microsoft DeepSpeed achieves the fastest BERT training time
|
|
| /2020/05/18/press-release.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
| /2020/05/18/zero-stage2.html |
An Order-of-Magnitude Larger and Faster Training with ZeRO-2
|
|
| /2020/05/18/bert-record.html |
The Fastest and Most Efficient BERT Training through Optimized Transformer Kernels
|
|
| /2020/03/17/reduce-scatter.html |
ZeRO stage 1 with reduced communication
|
|
| /2020/02/13/turing-nlg.html |
<i class="fas fa-link" aria-hidden="true" title="permalink"></i><span class="sr-only">Permalink</span>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 32
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 32 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 2.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| deepspeed.readthedocs.io |
Documentation
|
| github.com |
GitHub
|
| deepspeed.ai |
<span itemprop="name">Home</span>
|
| github.com |
DeepSpeed-FastGen: High-throughput Text Generation for LLMs via MII and DeepSpeed-Inference
|
| github.com |
DeepSpeed-FastGen: MIIとDeepSpeed-InferenceによるLLMのための高速なテキスト生成
|
| github.com |
DeepSpeed-FastGen：通过 MII 和 DeepSpeed-Inference 实现 LLM 高吞吐量文本生成
|
| github.com |
DeepSpeed-VisualChat: Improve Your Chat Experience with Multi-Round Multi-Image Inputs
|
| github.com |
DeepSpeed-VisualChat: 複数ラウンド・複数画像の入力が可能なAIチャット体験を実現
|
| github.com |
DeepSpeed-VisualChat：多轮图像+文字，为你展现不一样的AI聊天魅力
|
| microsoft.com |
Announcing the DeepSpeed4Science Initiative: Enabling large-scale scientific discovery through sophisticated AI system technologies
|
| github.com |
DeepSpeed4Scienceイニシアティブ: 洗練されたAIシステムのテクノロジーにより大規模な科学的発見を可能に
|
| github.com |
DeepSpeed4Science：利用先进的AI系统优化技术实现科学发现
|
| github.com |
DeepSpeed Ulysses: System Optimizations for Enabling Training of Extreme Long Sequence Transformer Models
|
| github.com |
DeepSpeed Ulysses: Transformerモデルを非常に長いシーケンスで訓練するための最適化
|
| github.com |
DeepSpeed Ulysses: 训练极长序列Transformer模型的系统优化
|
| microsoft.com |
DeepSpeed ZeRO++: A leap in speed for LLM and chat model training with 4X less communication
|
| github.com |
DeepSpeed ZeRO++: LLMやチャットモデルの訓練を劇的に高速化 – 通信オーバヘッドを1/4に大幅削減 -
|
| github.com |
DeepSpeed ZeRO++：降低4倍网络通信，显著提高大模型及类ChatGPT模型训练效率
|
| github.com |
DeepSpeed Chat: Easy, Fast and Affordable RLHF Training of ChatGPT-like Models at All Scales
|
| github.com |
DeepSpeed Chat: ChatGPTライクなモデルを簡単・高速・低コストに、あらゆるスケールで学習
|
| github.com |
DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍
|
| cloudblogs.microsoft.com |
Supporting efficient large model training on AMD Instinct GPUs with DeepSpeed
|
| microsoft.com |
DeepSpeed: Advancing MoE inference and training to power next-generation AI scale
|
| microsoft.com |
DeepSpeed powers 8x larger MoE model training with high performance
|
| microsoft.com |
DeepSpeed: Accelerating large-scale model inference and training via system optimizations and compression
|
| note.microsoft.com |
DeepSpeed Microsoft Research Webinar is now on-demand
|
| note.microsoft.com |
DeepSpeed Microsoft Research Webinar on August 6th, 2020
|
| microsoft.com |
ZeRO-2 & DeepSpeed: Shattering Barriers of Deep Learning Speed & Scale
|
| microsoft.com |
Turing-NLG: A 17-billion-parameter language model by Microsoft
|
| microsoft.com |
ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters
|
| jekyllrb.com |
Jekyll
|
| mademistakes.com |
Minimal Mistakes
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://www.deepspeed.ai/posts/ готова к продвижению на 52%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: