AI

vLLM ist ein hochdurchsatzstarker, speichereffizienter Inferenz- und Serving-Engine für Large Language Models (LLMs), der vom Sky Computing Lab der UC Berkeley entwickelt wurde.

Die NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) ist in Australien bei großen PC-Händlern mit lokaler Lagerbestellung erhältlich. Wenn Sie die globalen Preise und die Verfügbarkeit des DGX Spark verfolgt haben, werden Sie wissen wollen, dass die Preise in Australien je nach Speicherkonfiguration und Händler zwischen 6.249 und 7.999 AUD liegen.

Die Verbreitung von KI-generierten Inhalten hat eine neue Herausforderung geschaffen: den Unterschied zwischen echter menschlicher Schrift und “AI slop” - niedrigwertigen, massenhaft produzierten synthetischen Texten - zu erkennen.

Cognee ist ein Python-Framework zur Erstellung von Wissensgraphen aus Dokumenten mithilfe von LLMs. Funktioniert es jedoch mit selbstgehosteten Modellen?

Bei der Arbeit mit Large Language Models (LLMs) in der Produktion ist es entscheidend, strukturierte und typsichere Outputs zu erhalten. Zwei beliebte Frameworks – BAML und Instructor – verfolgen unterschiedliche Ansätze, um dieses Problem zu lösen.

Die Wahl des Besten LLM für Cognee erfordert das Ausbalancieren von Graph-Qualität, Halluzinationsraten und Hardware-Beschränkungen.
Cognee leistet sich besonders gut mit größeren, niedrig-halluzinierenden Modellen (32B+) über Ollama, doch mittelgroße Optionen sind für leichtere Systeme geeignet.

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 Zeilen Code können Sie Ihre lokalen LLMs mit Echtzeitinformationen aus dem Web ergänzen, was Halluzinationen reduziert und die Genauigkeit verbessert.

Die Wahl der richtigen Vektordatenbank kann den Erfolg oder Misserfolg Ihrer RAG-Anwendung in Bezug auf Leistung, Kosten und Skalierbarkeit bestimmen. Dieser umfassende Vergleich deckt die beliebtesten Optionen für 2024–2025 ab.

Mit der Websuche-API von Ollama können Sie lokale LLMs mit Echtzeit-Webinformationen anreichern. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie Websuchefunktionen in Go umsetzen, von einfachen API-Aufrufen bis hin zu vollausgestatteten Such-Agenten.

Der Speichermarkt erlebt Ende 2025 eine beispiellose Preisschwankung, bei der die RAM-Preise in allen Segmenten dramatisch gestiegen sind.

Das lokale Ausführen von LLMs ist nun auch für Entwickler, Startups und sogar Enterprise-Teams praktikabel.
Doch die Wahl des richtigen Tools – Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI oder andere – hängt von Ihren Zielen ab:

Da KI- und ML-Workloads zunehmend komplexer werden, wächst der Bedarf an robusten Orchestrierungssystemen. Gos Einfachheit, Leistungsfähigkeit und Konzepte zur Parallelverarbeitung machen es zu einer 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 der KI ist da. Mit Open-Source-LLMs wie Llama, Mistral und Qwen, die nun proprietäre Modelle herausfordern, können Teams eine leistungsstarke KI-Infrastruktur mit Consumer-Hardware aufbauen – und dabei die Kosten drastisch senken, während sie die vollständige Kontrolle über Datenschutz und Bereitstellung behalten.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich weit über eine einfache Vektorsimilaritätssuche hinausentwickelt. LongRAG, Self-RAG und GraphRAG repräsentieren den Stand der Technik dieser Fähigkeiten.