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Steigern Sie die Produktivität mit Jupyter Notebook mit wesentlichen Shortcuts, Zauberbefehlen und Workflow-Tipps, die Ihr Datenwissenschafts- und Entwicklererlebnis transformieren werden.

Ollamas Python-Bibliothek umfasst nun native OLlama Websuche-Funktionen. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie Ihre lokalen LLMs mit Echtzeitinformationen aus dem Web erweitern, um Halluzinationen zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern.

Die Wahl des richtigen Vektor-Speichers kann über Leistung, Kosten und Skalierbarkeit Ihrer RAG-Anwendung entscheiden. Dieser umfassende Vergleich deckt die beliebtesten Optionen für 2024-2025 ab.

Ollamas Web-Search-API ermöglicht es Ihnen, lokale LLMs mit Echtzeit-Webinformationen zu erweitern. Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie Web-Suchfunktionen in Go implementieren, von einfachen API-Aufrufen bis hin zu vollwertigen Suchagenten.

Der Speichermarkt erlebt im späten Jahr 2025 eine beispiellose Preisschwankung, wobei die RAM-Preise stark gestiegen sind.

Lokale Bereitstellung von LLMs hat an Beliebtheit zugenommen, da Entwickler und Organisationen eine verbesserte Privatsphäre, reduzierte Latenz und eine größere Kontrolle über ihre KI-Infrastruktur anstreben.

Als KI- und ML-Workloads zunehmend komplexer werden, steigt der Bedarf an robusten Orchestrierungssystemen. Die Einfachheit, Leistung und Parallelverarbeitung von Go machen es zur idealen Wahl für den Aufbau der Orchestrierungsebene von ML-Pipelines, selbst wenn die Modelle selbst in Python geschrieben sind.

Cross-modale Einbettungen stellen einen Durchbruch in der künstlichen Intelligenz dar und ermöglichen das Verständnis und die Schlussfolgerung über verschiedene Datentypen hinweg in einem einheitlichen Darstellungsraum.

Die Demokratisierung von KI ist da. Mit Open-Source-LLMs wie Llama 3, Mixtral und Qwen, die nun mit proprietären Modellen mithalten, können Teams leistungsstarke KI-Infrastruktur mit Consumer-Hardware aufbauen - Kosten senken, während sie die vollständige Kontrolle über Datenschutz und Bereitstellung behalten.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich weit über einfache Vektorsimilaritäts-Suche hinaus entwickelt. LongRAG, Self-RAG und GraphRAG repräsentieren die Spitze dieser Fähigkeiten.

FLUX.1-dev ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Modell, das beeindruckende Ergebnisse liefert, aber dessen Speicherbedarf von über 24GB die Nutzung auf vielen Systemen erschwert. GGUF-Quantisierung von FLUX.1-dev bietet eine Lösung, indem sie den Speicherbedarf um etwa 50% reduziert, während die Bildqualität erhalten bleibt.

Konfigurieren von Kontextgrößen im Docker Model Runner ist komplexer, als es sein sollte.

Black Forest Labs hat FLUX.1-Kontext-dev veröffentlicht, ein fortschrittliches Bild-zu-Bild-KI-Modell, das bestehende Bilder mithilfe von Textanweisungen erweitert.

Docker Model Runner ist Docker’s offizielles Tool zum lokalen Ausführen von KI-Modellen, aber die Aktivierung der NVidia-GPU-Beschleunigung in Docker Model Runner erfordert eine spezifische Konfiguration.

Tokenoptimierung ist die kritische Fähigkeit, die kosteneffiziente LLM-Anwendungen von budgetbelastenden Experimenten unterscheidet.

Immich ist eine revolutionäre Open-Source-Lösung für die selbstgehostete Verwaltung von Fotos und Videos, die Ihnen die vollständige Kontrolle über Ihre Erinnerungen gibt. Mit Funktionen, die denen von Google Photos in nichts nachstehen – einschließlich KI-gestützter Gesichtserkennung, intelligenter Suche und automatischer Mobilgeräte-Sicherung – und dabei Ihre Daten privat und sicher auf Ihrem eigenen Server halten.