AI

Wzmacniaj produktwność Jupyter Notebook dzięki kluczowym skrótom, magicznym komendom i wskazówkom dotyczącym pracy, które przekształcą doświadczenie w zakresie nauki o danych i rozwoju oprogramowania.

Biblioteka Pythona Ollama zawiera teraz natywne możliwości wyszukiwania w sieci OLlama web search. Dzięki kilku linijkom kodu możesz wzbogacić swoje lokalne modele językowe o rzeczywiste informacje z sieci, zmniejszając halucynacje i poprawiając dokładność.

Wybór odpowiedniego vector store może zdecydować o sukcesie lub porażce wydajności, kosztów i skalowalności Twojej aplikacji RAG. Ta szczegółowa analiza obejmuje najpopularniejsze opcje w latach 2024-2025.

API do wyszukiwania w sieci Ollama pozwala na wzbogacenie lokalnych modeli językowych danymi z sieci w czasie rzeczywistym. Niniejszy przewodnik pokazuje, jak zaimplementować możliwości wyszukiwania w sieci w Go, od prostych wywołań API po pełne agenty wyszukiwania.

Lokalna wdrażanie LLM stało się coraz bardziej popularne, ponieważ programiści i organizacje poszukują większej prywatności, mniejszej opóźnienia i większej kontroli nad swoją infrastrukturą AI.

Z racji zwiększającej się złożoności obciążeń AI i ML, rosnące zapotrzebowanie na solidne systemy orkiestracji staje się jeszcze większe.
Prosta konstrukcja, wydajność i współbieżność Go czynią z niego idealny wybór do budowania warstwy orkiestracji rur ML, nawet wtedy, gdy same modele są napisane w Pythonie.

Przestrzenne reprezentacje przekrojowe stanowią przełom w sztucznej inteligencji, umożliwiając zrozumienie i rozumowanie na przekrój danych w jednolitej przestrzeni reprezentacji.

Demokratyzacja AI jest tu. Z powodu otwartych źródeł LLM takich jak Llama 3, Mixtral i Qwen, które teraz rywalizują z modelami prywatnymi, zespoły mogą tworzyć potężną infrastrukturę AI za pomocą sprzętu konsumenta - znacznie obniżając koszty, jednocześnie utrzymując pełną kontrolę nad prywatnością danych i wdrażaniem.

Generacja Augmentowana Przeszukiwaniem (RAG) zaawansowała się znacznie dalej niż proste przeszukiwanie podobieństwa wektorów. LongRAG, Self-RAG i GraphRAG reprezentują najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie.

Linux stał się de facto systemem operacyjnym dla nauki o danych profesjonalistów, oferując niezrównane elastyczność, wydajność i bogaty ekosystem narzędzi.

FLUX.1-dev to potężny model generowania obrazów na podstawie tekstu, który daje wspaniałe wyniki, ale jego wymagania co do pamięci (24 GB i więcej) sprawiają, że trudno go uruchomić na wielu systemach. GGUF quantization of FLUX.1-dev oferta rozwiązania, które zmniejsza zużycie pamięci o około 50%, jednocześnie zachowując bardzo dobre jakość obrazów.

Konfigurowanie rozmiarów kontekstu w Docker Model Runner jest bardziej skomplikowane, niż powinno być.

Black Forest Labs wydała FLUX.1-Kontext-dev, zaawansowany model AI przekształcający obrazy na podstawie instrukcji tekstowych.

Docker Model Runner to narzędzie oficjalne Dockera do uruchamiania modeli AI lokalnie, ale włączanie przyspieszenia GPU od firmy NVidia w Docker Model Runner wymaga konkretnej konfiguracji.

Optymalizacja tokenów to kluczowe umiejętności, które oddzielają kosztowne aplikacje LLM od doświadczeń zużycia budżetu.

Znalazłem kilka ciekawych testów wydajności GPT-OSS 120b działającego na Ollama na trzech różnych platformach: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio i RTX 4080. Model GPT-OSS 120b z biblioteki Ollama waży 65 GB, co oznacza, że nie mieści się w 16 GB VRAM na RTX 4080 (ani w nowszej RTX 5080).