LLM

इस परीक्षण में मैं अलग-अलग LLMs के ओलामा पर होस्ट करने के बारे में जांच कर रहा हूं अंग्रेजी से जर्मन में अनुवाद करते हैं।
मैंने जो तीन पेजों की परीक्षा की वे अलग-अलग विषयों पर थे, कुछ अच्छे मार्कडाउन के साथ थे, जिसमें कुछ संरचना थी: मुख्य शीर्षक, सूची, तालिका, लिंक आदि।

यह छोटा सा
पुनर्विन्यास Go केode उदाहरण में Ollama को रनिंग (Reranking) करके एम्बेडिंग (embeddings) जनरेट करने का प्रयोग हुआ है
क्वेरी (query) और प्रत्येक कैंडिडेट दस्तावेज़ (candidate document) के लिए,
फिर कोसाइन समानता (cosine similarity) के आधार पर अवरोधकता (descending order) में दर्जीन (sorting) करना है।

Qwen3 Embedding और Reranker मॉडल Qwen परिवार के नवीनतम रिलीज हैं, जो उन्नत पाठ एम्बेडिंग, पुनर्प्राप्ति और पुनर्क्रमण कार्यों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए हैं।

PCIe चैनल कैसे LLM के कार्यक्षमता पर प्रभाव डालते हैं? कार्य पर निर्भर करता है। प्रशिक्षण और बहु-GPU अनुमान लगाने के लिए - कार्यक्षमता में गिरावट महत्वपूर्ण होती है।

ओलामा मॉडल पुस्तकालय में ऐसे मॉडल हैं जो HTML सामग्री को मार्कडाउन में परिवर्तित कर सकते हैं के लिए उपयोगी हैं, जो सामग्री परिवर्तन कार्यों के लिए उपयोगी हैं।

• खोज शब्दों के उपयोग द्वारा त्वरित और सीधे जानकारी प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छा है।
• गहरी खोज प्रसंग और उद्देश्य के समझने में उत्कृष्ट है, जो जटिल प्रश्नों के लिए अधिक संबंधित और व्यापक परिणाम प्रदान करता है।

यहाँ कुछ AI सहायक निर्माण उपकरणों और AI Coding Assistants तथा उनके अच्छे पक्षों की सूची है।

Please see the detailed comparison in the English version of this page on the right.

मेरे पास एक सिद्धांत है जिसे परीक्षण करना है - अगर इंटेल के CPU पर सभी कोर का उपयोग करने से LLMs की गति बढ़ेगी? (परीक्षण: ओलामा कैसे इंटेल CPU के प्रदर्शन और कुशल कोर का उपयोग करता है)
यह मुझे चिंता कर रहा है कि नए gemma3 27 बिट मॉडल (gemma3:27b, 17GB ओलामा पर) मेरे GPU के 16GB VRAM में फिट नहीं हो रहा है और इसके कुछ हिस्सा CPU पर चल रहा है।

आधुनिक दुनिया के अस्थिरता के बीच यहाँ मैं विभिन्न कार्ड के तकनीकी विशेषताओं की तुलना कर रहा हूँ, जो AI कार्यों के लिए उपयुक्त हैं
(डीप लर्निंग,
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
और LLMs।
हालाँकि, वे सभी बहुत महंगे हैं।

जब Ollama सर्वर एक ही समय में दो अनुरोध प्राप्त करता है, तो इसका व्यवहार इसके विन्यास और उपलब्ध प्रणाली संसाधनों पर निर्भर करता है।

वाइब कोडिंग एक आईई चालित कोडिंग प्रक्रिया है जहां डेवलपर्स अपनी आवश्यकता के बारे में प्राकृतिक भाषा में वर्णन करते हैं, जिससे आईई उपकरण ऑटोमैटिक रूप से कोड उत्पन्न करते हैं।

DeepSeek का पहली पीढ़ी के रीज़निंग मॉडल जिनकी OpenAI-o1 के साथ तुलनीय प्रदर्शन है, जिसमें Llama और Qwen पर आधारित DeepSeek-R1 से डिस्टिल्ड छह डेंस मॉडल शामिल हैं।

यहाँ सबसे उपयोगी Ollama कमांडों की सूची और उदाहरण हैं (Ollama कमांड्स चीटशीट)
मैंने कुछ समय पहले इन्हें एकत्र किया था।
आशा करता हूँ कि यह आपके लिए उपयोगी होगा।

कुछ समय पहले जारी किया गया था। चलिए अपडेट करते हैं और
मिस्ट्रल स्मॉल के प्रदर्शन की तुलना करके टेस्ट करें।