AI

Ollama yang dihosting secara lokal memungkinkan Anda menjalankan model bahasa besar di mesin Anda sendiri, tetapi menggunakan Ollama melalui baris perintah tidak ramah pengguna.
Berikut beberapa proyek open-source yang menyediakan antarmuka gaya ChatGPT yang menghubungkan ke Ollama lokal.

Surat The Pragmatic Engineer yang diterbitkan beberapa hari yang lalu memuat statistik survei mengenai popularitas bahasa pemrograman, IDE, dan alat AI serta data lainnya untuk pertengahan tahun 2025.

Nvidia segera merilis NVIDIA DGX Spark - superkomputer kecil AI berbasis arsitektur Blackwell dengan 128+GB RAM terpadu dan kinerja AI sebesar 1 PFLOPS. Perangkat yang menarik untuk menjalankan LLM.

Karena Ollama standar tidak memiliki API rerank langsung, Anda perlu menerapkan reranking menggunakan Qwen3 Reranker dalam GO dengan menghasilkan embedding untuk pasangan query-dokumen dan memberi skor mereka.

Pada satu hari musim dingin di bulan Juli… yang berada di Australia… saya merasa ada kebutuhan mendesak untuk melatih model AI dalam mendeteksi batang reinforcement beton yang tidak terkait…

Dalam uji coba ini saya membandingkan bagaimana berbagai LLM yang dihosting di Ollama menerjemahkan halaman Hugo dari bahasa Inggris ke Jerman. Tiga halaman yang saya uji berbeda topiknya, memiliki beberapa markdown yang menarik dengan struktur tertentu: header, daftar, tabel, tautan, dll.

Ini sedikit Contoh kode Go untuk reranking memanggil Ollama untuk menghasilkan embedding untuk query dan setiap dokumen kandidat, kemudian mengurutkan menurun berdasarkan kesamaan kosinus.

Bagaimana Jalur PCIe Mempengaruhi Kinerja LLM? Tergantung pada tugasnya. Untuk pelatihan dan inferensi multi-GPU — penurunan kinerja sangat signifikan.

Dalam perpustakaan model Ollama terdapat model yang mampu mengubah konten HTML menjadi Markdown, yang berguna untuk tugas konversi konten.

• Cari paling baik digunakan untuk pencarian informasi cepat dan sederhana menggunakan kata kunci.
• Pencarian Mendalam unggul dalam memahami konteks dan niat, memberikan hasil yang lebih relevan dan komprehensif untuk pertanyaan kompleks.

Akan disebutkan di sini beberapa alat pemrograman yang didukung AI dan Asisten Pemrograman AI beserta keunggulan mereka.

Menggunakan LLM tidak terlalu mahal, mungkin tidak perlu membeli GPU baru yang hebat. Berikut adalah daftar penyedia LLM di cloud dengan LLM yang mereka host.

Saya punya teori untuk diuji - jika memanfaatkan semua inti pada CPU Intel akan meningkatkan kecepatan LLM? Ini mengganggu saya bahwa model baru gemma3 27 bit (gemma3:27b, 17GB pada ollama) tidak masuk ke dalam VRAM 16GB GPU saya, dan sebagian berjalan di CPU.

Dalam tengah-tengah kekacauan dunia modern ini, di sini saya membandingkan spesifikasi teknis dari berbagai kartu yang cocok untuk tugas AI
(Deep Learning,
Object Detection
dan LLMs).
Mereka semua sangat mahal meskipun demikian.

Ketika server Ollama menerima dua permintaan secara bersamaan, perilakunya bergantung pada konfigurasinya dan sumber daya sistem yang tersedia.

Vibe coding adalah pendekatan pemrograman yang didorong oleh AI, di mana pengembang menggambarkan fungsi yang diinginkan dalam bahasa alami, memungkinkan alat AI untuk menghasilkan kode secara otomatis.