• TransformersPHP описывается как PHP-ориентированная библиотека для inference предобученных трансформеров (BERT, RoBERTa, DistilBERT и др.) без Python и без внешних API, через ONNX Runtime.
• Заявленные эффекты локального инференса: отсутствие сетевых вызовов к LLM API, контроль над данными (privacy), предсказуемое и стабильное время обработки, возможность оффлайн-работы после первого запуска.
• Требования окружения в примере: PHP 8.1 или выше, Composer, расширение PHP FFI; JIT-компиляция указана как опциональная, а для сложных задач отмечена потребность в повышенном лимите памяти.
• Окружение поднимается через Docker: сервис с пробросом порта 8088 и настройками memory_limit 512M и max_execution_time 300; в Dockerfile указан ONNX Runtime версии 1.17.1.
• Установка TransformersPHP в composer.json показана зависимостью codewithkyrian/transformers версии ~0.6.2; pipeline API демонстрируется на задаче анализа настроений с результатами POSITIVE 0.99978870153427 и NEGATIVE 0.99863630533218.
• Кейс семантического поиска использует эмбеддинги и cosine similarity, кэширует эмбеддинги событий и хранит скачанные модели локально; в примере top-3 результатов имеют score 0.4288 / 0.3356 / 0.2598.

Почему это важно: Материал приземляет тему AI для PHP-разработки и смещает фокус с «чат-взаимодействия» на прикладные бэкенд-задачи: классификацию, сравнение и поиск по смыслу. В этом подходе локальный инференс без внешних API делает модель частью привычного кода и деплоя, а не отдельным внешним сервисом. В тексте отдельно подчёркивается ценность предсказуемости и контроля данных в обмен на необходимость держать вычисления внутри приложения.

На что обратить внимание: В статье подчёркивается, что TransformersPHP не про обучение моделей с нуля, а про использование уже обученных моделей, и не позиционируется как замена большим LLM-сервисам. Отдельно описан «первый запуск» и загрузка моделей, а также то, что кэш эмбеддингов привязан к модели и требует согласованности при смене идентификатора модели. Также отмечаются инженерные trade-off’ы: вес моделей, требования к производительности и то, что часть задач может быть проще и надёжнее решать без AI (например, обычным SQL).