Self-Hosting

Cognee è un framework Python per costruire grafi di conoscenza da documenti utilizzando LLM. Ma funziona con modelli autohostati?

Scegliere il miglior LLM per Cognee richiede un equilibrio tra la qualità della costruzione dei grafici, i tassi di allucinazione e le limitazioni hardware. Cognee eccelle con modelli più grandi e a bassa allucinazione (32B+) tramite Ollama, ma le opzioni di dimensioni intermedie funzionano per le configurazioni più leggere.

La libreria Python di Ollama ora include funzionalità native di ricerca web OLLama. Con poche righe di codice, puoi arricchire i tuoi LLM locali con informazioni in tempo reale dal web, riducendo le illusioni e migliorando l’accuratezza.

Scegliere il giusto archivio vettoriale può fare la differenza tra il successo e il fallimento delle prestazioni, dei costi e della scalabilità dell’applicazione RAG. Questo confronto completo copre le opzioni più popolari del 2024-2025.

L’API di ricerca web di Ollama ti permette di integrare LLM locali con informazioni in tempo reale dal web. Questa guida ti mostra come implementare le capacità di ricerca web in Go, dal semplice utilizzo dell’API alle funzionalità complete degli agenti di ricerca.

Il mercato della memoria sta vivendo una volatilità dei prezzi senza precedenti alla fine del 2025, con un aumento drammatico dei prezzi della RAM su tutti i segmenti: prezzi della RAM in aumento.

Deployimento locale di LLMs è diventato sempre più popolare mentre sviluppatori e organizzazioni cercano una maggiore privacy, una ridotta latenza e un maggiore controllo sulla propria infrastruttura AI.

Confrontiamo i prezzi delle GPU per consumatori di alto livello, che sono particolarmente adatte per i modelli linguistici (LLM) e in generale per l’intelligenza artificiale (AI). Specificamente sto guardando a prezzi RTX-5080 e RTX-5090.

La democratizzazione dell’AI è arrivata. Con modelli open source come Llama 3, Mixtral e Qwen che ora competono con i modelli proprietari, i team possono costruire potenti infrastrutture AI utilizzando hardware consumer - riducendo i costi mentre mantengono il pieno controllo sulla privacy dei dati e sull’implementazione.

Prometheus è diventato lo standard de facto per il monitoraggio delle applicazioni e dell’infrastruttura cloud-native, offrendo la raccolta di metriche, interrogazioni e integrazione con strumenti di visualizzazione.

Grafana è la piattaforma open-source leader per il monitoraggio e l’osservabilità, trasformando metriche, log e tracce in insight utili attraverso visualizzazioni straordinarie.

Kubernetes StatefulSets sono la soluzione ideale per gestire applicazioni stateful che richiedono identità stabili, archiviazione persistente e modelli di distribuzione ordinati—essenziali per database, sistemi distribuiti e strati di caching.

FLUX.1-dev è un potente modello di generazione di immagini da testo che produce risultati straordinari, ma il suo requisito di memoria di 24GB+ rende difficile il suo utilizzo su molti sistemi. Quantizzazione GGUF di FLUX.1-dev offre una soluzione, riducendo l’utilizzo della memoria del circa 50% mantenendo comunque una buona qualità delle immagini.

Configurazione delle dimensioni del contesto in Docker Model Runner è più complessa di quanto dovrebbe essere.

Black Forest Labs ha rilasciato FLUX.1-Kontext-dev, un avanzato modello AI image-to-image che migliora le immagini esistenti utilizzando istruzioni testuali.

Docker Model Runner è lo strumento ufficiale di Docker per eseguire modelli AI localmente, ma abilitare l’accelerazione GPU di NVidia in Docker Model Runner richiede una configurazione specifica.