SelfHosting

Text Generation Inference (TGI) ha un’energia molto specifica. Non è il più nuovo arrivato nella strada dell’inferenza, ma è quello che ha già imparato come la produzione si rompe -

SGLang è un framework di serving ad alte prestazioni per grandi modelli linguistici e modelli multimodali, progettato per fornire inferenza a bassa latenza e alto throughput in tutto, da una singola GPU a cluster distribuiti.

Presto ti troverai a gestire vLLM, llama.cpp e altro ancora, ogni stack su una propria porta. Tutto il resto a valle si aspetta comunque un URL base unico /v1; altrimenti continuerai a spostare porte, profili e script monouso. llama-swap è il proxy /v1 che precede questi stack.

Torno sempre a llama.cpp per l’inferenza locale — ti dà il controllo che Ollama e altri astraggono, e funziona semplicemente. È facile eseguire interattivamente i modelli GGUF con llama-cli o esporre un’API HTTP OpenAI-compatibile con llama-server.

La maggior parte delle configurazioni locali di AI inizia nello stesso modo: un modello, un runtime e un’interfaccia di chat.

Scegliere il giusto headless CMS può fare la differenza nel tuo piano di gestione del contenuto. Confrontiamo tre soluzioni open source che influenzano il modo in cui gli sviluppatori costruiscono applicazioni guidate dal contenuto.

Elencherò qui alcuni strumenti di coding assistito dall’IA e Assistenti di Coding AI e i loro aspetti positivi.