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Cognee एक Python फ्रेमवर्क है जो दस्तावेज़ों से ज्ञान ग्राफ़ बनाने के लिए LLMs का उपयोग करता है। लेकिन क्या यह स्व-होस्टेड मॉडल्स के साथ काम करता है?

कोग्नी के लिए सर्वोत्तम एलएलएम का चयन करने में ग्राफ-निर्माण की गुणवत्ता, हॉलुसिनेशन दरों, और हार्डवेयर सीमाओं के बीच संतुलन बनाना आवश्यक है। कोग्नी बड़े, कम हॉलुसिनेशन वाले मॉडल्स (32बी+ के साथ) के साथ ओलामा के माध्यम से उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, लेकिन मध्यम आकार के विकल्प हल्के सेटअप के लिए उपयुक्त होते हैं।

Ollama के Python लाइब्रेरी में अब नेटिव Ollama वेब सर्च (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/12/ollama-web-search-in-python/ “Ollama web search in python”) क्षमताएं शामिल हैं। कुछ ही लाइनों के कोड के साथ, आप अपने स्थानीय LLMs को वेब से रियल-टाइम जानकारी के साथ बढ़ा सकते हैं, जिससे हॉल्युसिनेशन कम होंगे और सटीकता बढ़ेगी।

सही वेक्टर स्टोर का चयन आपकी RAG एप्लिकेशन के प्रदर्शन, लागत, और स्केलेबिलिटी को बना या बिगाड़ सकता है। यह व्यापक तुलना 2024-2025 के सबसे लोकप्रिय विकल्पों को कवर करती है।

Ollama के वेब सर्च API आपको वास्तविक समय के वेब जानकारी के साथ स्थानीय LLMs को बढ़ाने की अनुमति देता है। यह गाइड आपको Go में वेब सर्च क्षमताओं को लागू करने का तरीका दिखाता है, सरल API कॉल्स से लेकर पूर्ण-फीचर सर्च एजेंट्स तक।

मेमोरी बाजार 2025 के अंतिम चरण में असाधारण मूल्य अस्थिरता का सामना कर रहा है, जिसमें सभी खंडों में RAM की कीमतों में उल्लेखनीय वृद्धि हो रही है।

लोकल डिप्लॉयमेंट ऑफ़ एलएलएम्स अब increasingly popular हो गया है क्योंकि डेवलपर्स और संगठन enhanced privacy, reduced latency, और greater control over their AI infrastructure चाहते हैं।

हमें ऑस्ट्रेलिया में उपल्ब्ध शीर्ष स्तरीय उपभोक्ता ग्राफिक्स कार्डों की कीमतों का तुलनात्मक अध्ययन करें, जो विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) और सामान्य रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के लिए उपयुक्त हैं। विशेष रूप से, मैं RTX-5080 और RTX-5090 की कीमतों का अध्ययन कर रहा हूँ।

एआई का लोकतांत्रीकरण अब यहाँ है। ओपन-सोर्स एलएलएम जैसे लामा 3, मिक्स्ट्रल, और क्वेन अब प्रोप्राइटरी मॉडल्स के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, टीम्स पावरफुल एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर कन्स्यूमर हार्डवेयर का उपयोग करके बना सकते हैं - लागत को कम करते हुए डेटा प्राइवेसी और डिप्लॉयमेंट पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हैं।

Prometheus क्लाउड-नेटिव एप्लिकेशन्स और इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए मॉनिटरिंग का डी फैक्टो मानक बन गया है, जो मेट्रिक्स कलेक्शन, क्वेरी, और विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स के साथ इंटीग्रेशन प्रदान करता है।

Grafana मॉनिटरिंग और ऑब्जर्वेबिलिटी के लिए प्रमुख ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है, जो मेट्रिक्स, लॉग्स, और ट्रेस को आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से कार्यात्मक अंतर्दृष्टि में बदलता है।

कुबर्नेट्स स्टेटफुलसेट्स वे समाधान हैं जो स्थायी पहचान, स्थायी स्टोरेज, और व्यवस्थित तैनाती पैटर्न की आवश्यकता वाले स्टेटफुल एप्लिकेशन्स को प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं—डेटाबेस, वितरित प्रणालियों, और कैशिंग लेयर्स के लिए आवश्यक। यदि आप कुबर्नेट्स के नए हैं या एक क्लस्टर सेटअप कर रहे हैं, तो विकास के लिए k3s या MicroK8s जैसे कुबर्नेट्स डिस्ट्रीब्यूशन्स का पता लगाने का विचार करें, या उत्पादन-ग्रेड क्लस्टर्स के लिए Kubespray के साथ कुबर्नेट्स इंस्टॉल करना।

FLUX.1-dev एक शक्तिशाली टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है जो आश्चर्यजनक परिणाम उत्पन्न करता है, लेकिन इसकी 24GB+ मेमोरी आवश्यकता इसे कई सिस्टम पर चलाने में चुनौतीपूर्ण बनाती है। GGUF क्वांटाइजेशन के साथ FLUX.1-dev एक समाधान प्रदान करता है, जो मेमोरी उपयोग को लगभग 50% कम करता है जबकि उत्कृष्ट इमेज क्वालिटी बनाए रखता है।

डॉकर मॉडल रनर में कॉन्टेक्स्ट साइज कॉन्फ़िगर करने का कॉन्फ़िगरेशन अधिक जटिल है जितना होना चाहिए।

ब्लैक फॉरेस्ट लैब्स ने FLUX.1-Kontext-dev जारी किया है, एक उन्नत इमेज-टू-इमेज एआई मॉडल जो टेक्स्ट निर्देशों का उपयोग करके मौजूदा इमेजों को बढ़ाता है।

डॉकर मॉडल रनर डॉकर का आधिकारिक टूल है जो स्थानीय रूप से AI मॉडल चलाने के लिए है, लेकिन डॉकर मॉडल रनर में NVidia GPU त्वरक सक्षम करना के लिए विशेष कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है।