Self-Hosting

كيفية: تثبيت Kubernetes باستخدام Kubespray، بما في ذلك إعداد البيئة، وتكوين المخزون، وتشغيل مجموعات Ansible.

هنا قائمة الأوامر المختصرة لـ k8s تغطي أوامر و念 kubernetes المهمة من تثبيت إلى تشغيل الحاويات وإزالة المخلفات:

هنا ورقة مساعدة Docker تغطي أبرز الأوامر وال念 من التثبيت إلى تشغيل الحاويات وتنظيفها:

في الآونة الأخيرة أصدرت مختبرات Black Forest مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى صورة. تُقال إن هذه النماذج تنتج صورًا ذات جودة أعلى بكثير. لنحاول استخدامها

الطعام الرائع هو متعة للعين أيضًا. لكن في هذه المقالة، سنقارن بين نظامي بحث قائمين على الذكاء الاصطناعي، Farfalle و Perplexica.

هذا أمر مثير للغاية! بدلاً من الاتصال بـ copilot أو perplexity.ai وإخبار العالم بأكمله بما تبحث عنه، يمكنك الآن تشغيل خدمة مشابهة على جهاز الكمبيوتر أو الحاسوب المحمول الخاص بك!

في الآونة الأخيرة، شهدنا إصدار عدد من النماذج الجديدة من LLMs. أوقات مثيرة. لنختبر ونرى كيف تؤدي الأداء عند اكتشاف الخطا المنطقية.

عندما بدأت بتجربة النماذج الكبيرة للغة (LLMs)، كانت واجهات المستخدم الخاصة بها في التطوير النشط، و اليوم أصبحت بعضها جيدة حقًا.

جربت أدوات مختلفة ووصلت إلى استنتاج أني أفضل floccus.

عندما قمت تدريب مكتشف كائنات الذكاء الاصطناعي في وقت ما - كان LabelImg أداة مفيدة للغاية، لكن تصدير البيانات من Label Studio إلى تنسيق COCO لم يكن مقبولاً من قبل إطار عمل MMDetection..

اختبار كيف تؤثر النماذج ذات عدد مختلف من المعلمات والكم量化 على الأداء.

بعد تثبيت ollama من الأفضل إعادة تكوين ollama لتخزينها في مكان جديد فورًا. إذن بعد أن نسحب نموذجًا جديدًا، لن يتم تنزيله إلى الموقع القديم.

يمكنك تثبيت ملحق أو إضافة مكافح إعلانات في متصفح مثل جوجل كروم، فايرفوكس أو سفاري، ولكن ستحتاج إلى فعل هذا على كل جهاز على حدة.
المحفظة الشبكية لمكافحة الإعلانات هي حلتي المفضل.

هنا أنا أقارن بين عدة إصدارات من نماذج LLM: Llama3 (Meta)، Phi3 (Microsoft)، Gemma (Google)، Mistral Nemo (Mistral AI) وQwen (Alibaba).

يجب إجراء نسخ احتياطي للعناصر التالية: 1) قاعدة البيانات، 2) تخزين الملفات، 3) بعض ملفات Gitea الأخرى. هيا نبدأ.