Self-Hosting

Podman Quadlet vs. Docker Compose w usługach Linuksa

Podman Quadlet vs. Docker Compose w usługach Linuksa

Wybierz odpowiedni przepływ pracy dla kontenerów.

Docker Compose i Podman Quadlet rozwiązują częściowo nakładające się problemy, ale pochodzą z różnych ośrodków projektowych. Wybór między nimi zależy od tego, czy myślisz w kategoriach stosów aplikacji, czy usług Linuxa.

Usuń wszystkie modele routera llama.cpp bez restartowania

Usuń wszystkie modele routera llama.cpp bez restartowania

Darmowa pamięć VRAM bez zabijania llama-server.

Tryb routera w llama.cpp to jedna z najbardziej przydatnych zmian wprowadzonych do llama-server w ciągu ostatnich lat. Wreszcie daje lokalnym operatorom modeli LLM coś w rodzaju zarządzania modelami, do którego są przyzwyczajeni z Ollama, jednocześnie zachowując surową wydajność i kontrolę na niskim poziomie, która sprawia, że warto korzystać z llama.cpp w pierwszej kolejności.

Sterowanie głosem Hermes z telefonu

Sterowanie głosem Hermes z telefonu

Pozwól, by Hermes rozmawiał z Tobą przez telefon

Już teraz rozmawiasz z agentem Hermes przez telefon za pomocą wiadomości tekstowych. Teraz chcesz rozmawiać z nim bezpośrednio i otrzymywać odpowiedzi w formie mowy. Zazwyczaj jest to słuszny krok, zwłaszcza jeśli już korzystasz z Hermesa jako trwałego, lokalnie hostowanego asystenta. Pisanie długich promptów na małym ekranie jest powolne i podatne na błędy.

Szybki start z Vane (Perplexica 2.0), Ollama i llama.cpp

Szybki start z Vane (Perplexica 2.0), Ollama i llama.cpp

Własne wyszukiwanie AI z lokalnymi modelami językowymi (LLM)

Vane to jedna z bardziej praktycznych pozycji w przestrzeni „AI z wyszukiwaniem i cytowaniami": samodzielnie hostowana silnia odpowiedziowa, która łąży pobieranie danych z sieci w czasie rzeczywistym z lokalnymi lub chmurowymi modelami LLM, zachowując jednocześnie pełną kontrolę nad całą infrastrukturą.

Ollama w Docker Compose z obsługą GPU i trwałą pamięcią modeli

Ollama w Docker Compose z obsługą GPU i trwałą pamięcią modeli

Serwer Ollama z pierwszeństwem kompozycji, obsługą GPU i trwałością danych.

Ollama świetnie działa na “gołym metalu”. Zyskuje jednak na ciekawości, gdy potraktujesz ją jako usługę: stabilny punkt końcowy, zablokowane wersje, trwałe przechowywanie danych oraz dostępność GPU, która jest albo dostępna, albo nie.