Self-Hosting

Cognee هي إطار عمل بلغة Python لبناء مخططات المعرفة من الوثائق باستخدام LLMs. لكن هل يعمل مع النماذج المضيفة محليًا؟

اختيار أفضل نموذج LLM لـ Cognee يتطلب موازنة جودة بناء الرسوم البيانية، معدلات التخيل، والقيود المادية. Cognee تتفوق مع النماذج الكبيرة ذات التخيل المنخفض (32B+) عبر Ollama ولكن الخيارات المتوسطة تعمل للاعدادات الخفيفة.

أصبحت مكتبة Ollama لـ Python تحتوي الآن على إمكانيات بحث Ollama على الويب الأصلية. باستخدام بضع سطور من الكود فقط، يمكنك تعزيز نماذج LLM المحلية ببيانات حقيقية من الإنترنت، مما يقلل من الهلوسات ويزيد من الدقة.

اختيار خزن المتجهات المناسب يمكن أن يحدد نجاح أو فشل تطبيق RAG من حيث الأداء، التكلفة، والقدرة على التوسع. تغطي هذه المقارنة الشاملة خيارات أكثر شيوعًا في عامي 2024-2025.

واجهة بحث الويب في Ollama تتيح لك تحسين نماذج LLM المحلية بمعلومات الويب في الوقت الفعلي. توضح هذه المقالة لك كيفية تنفيذ قدرات البحث عبر الويب في Go، من مكالمات API بسيطة إلى وكلاء البحث المتكاملين.

تواجه سوق الذاكرة تقلبات في الأسعار غير مسبوقة في أواخر عام 2025، مع ارتفاع أسعار الذاكرة العشوائية بشكل كبير في جميع الفئات.

النشر المحلي للنماذج الكبيرة أصبح أكثر شيوعًا مع تطلع المطورين والمنظمات إلى خصوصية محسنة وتقليل التأخير وزيادة السيطرة على بنية تحتية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

لنقارن الأسعار بين أفضل بطاقات الجرافيكس من نوع GPU للمستهلكين، والتي مناسبة بشكل خاص للنماذج العصبية الكبيرة (LLMs) بشكل عام للذكاء الاصطناعي. بالتحديد أنا أبحث عن أسعار RTX-5080 و RTX-5090.

الديموقراطية في الذكاء الاصطناعي هنا. مع نماذج LLM المفتوحة المصدر مثل Llama 3، وMixtral، وQwen الآن تنافس النماذج الخاصة، يمكن للمجموعات بناء بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي باستخدام معدات الاستهلاك - مما يقلل التكاليف مع الحفاظ على التحكم الكامل في خصوصية البيانات والنشر.

Prometheus أصبح المعيار الافتراضي لمراقبة التطبيقات والبنية التحتية المستندة إلى السحابة، حيث يوفر جمع البيانات، والسؤال عنها، والتكامل مع أدوات الرسم البياني.

جرافانا هي منصة مفتوحة المصدر الرائدة لمراقبة وقابلية الملاحظة، والتي تحول المعايير والسجلات والمسارات إلى رؤى قابلة للتنفيذ من خلال تصورات مذهلة.

Kubernetes StatefulSets هي الحل المثالي لإدارة تطبيقات تتطلب هويات مستقرة، تخزين دائم، ونمط توزيع منظم—وهي ضرورية للقواعد البيانات، الأنظمة الموزعة، وطبقات التخزين المؤقت.

FLUX.1-dev هو نموذج قوي لتحويل النص إلى صورة ينتج نتائج مذهلة، ولكن متطلباته من الذاكرة البالغة 24 جيجابايت أو أكثر تجعله تحديًا لتشغيله على العديد من الأنظمة. تكميم GGUF لـ FLUX.1-dev يقدم حلًا، حيث يقلل من استخدام الذاكرة بنسبة تصل إلى 50% مع الحفاظ على جودة الصورة الممتازة.

تهيئة أحجام السياق في Docker Model Runner أكثر تعقيدًا مما ينبغي أن يكون.

لقد أطلقت مختبرات Black Forest FLUX.1-Kontext-dev، نموذج ذكاء اصطناعي متقدم لتحويل الصور من خلال استخدام تعليمات نصية.

Docker Model Runner هو الأداة الرسمية لـ Docker لتشغيل النماذج الذكية الاصطناعية محليًا، ولكن تمكين تسريع GPU من NVidia في Docker Model Runner يتطلب تكوينًا خاصًا.