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LLM을 처음 실험할 때 그들의 UI는 활발한 개발 중이었고, 지금은 그 중 일부가 정말 잘 되어 있습니다.

다양한 도구를 사용해보았고, 그 중에서도 floccus를 가장 좋아하게 되었습니다.

언제 제가 object detector AI 훈련 했을 때, LabelImg는 매우 유용한 도구였지만, Label Studio에서 COCO 형식으로 내보내는 것이 MMDetection 프레임워크에 의해 수용되지 않았습니다.

다양한 파라미터 수와 양자화 방식을 사용한 모델들이 어떻게 동작하는지 테스트해보았습니다.

ollama 설치 후에는 즉시 ollama를 재구성하여 새 위치에 저장하는 것이 좋습니다.
이렇게 하면 새 모델을 끌어다 놓을 때 이전 위치에 다운로드되지 않습니다.

구글 크롬, 파이어폭스, 사파리 등에서 브라우저 광고 차단 플러그인 또는 애드온을 설치할 수 있지만, 각 기기에서 따로 설정해야 합니다. 네트워크 전체에 걸쳐 광고를 차단하는 방법은 제일 좋아하는 해결책입니다.

여기에서 저는 여러 LLM 버전을 비교하고 있습니다: Llama3 (Meta), Phi3 (Microsoft), Gemma (Google), Mistral Nemo(Mistral AI), Qwen(Alibaba).

데이터베이스, 파일 저장소, 기타 Gitea 관련 파일 등을 백업해야 합니다. 바로 시작합니다.

우리는 안전하고 편리한 컨테이너 레지스트리 호스팅을 원합니다. 이 레지스트리에 도커 이미지를 푸시하고, 우리의 쿠버네티스 클러스터가 이 레지스트리에서 이미지를 풀어내도록 하려고 합니다. 그래서 우리는 SSL을 사용한 Gitea를 사용하는 아이디어가 떠올랐습니다.

프로젝트를 오픈 클라우드 Git 제공업체에서 이전하고, 로컬에 내부 Git 서버를 자체 호스팅하는 것을 고려하고 계신가요?

Hugo는 정적 웹사이트 생성기입니다. 마크업, 테마를 사용하여 HTML을 생성하고 웹사이트를 정리하는 데 도움을 줍니다.
예를 들어 이 기술 블로그와 같습니다.
다음은 가장 유용한 Hugo 명령어와 그 매개변수의 목록입니다:

이곳은 가장 유용한 cURL 명령어와 그 매개변수에 대한 빠른 참고 자료입니다:

LLM 프론트엔드