Nvidia está prestes a lançar NVIDIA DGX Spark - pequeno supercomputador de IA baseado na arquitetura Blackwell com 128+GB de memória unificada e 1 PFLOPS de desempenho de IA. Dispositivo interessante para executar LLMs.

Vamos dar uma rápida olhada em Matomo, Plausible, google e outros provedores e sistemas de análise web disponíveis para auto-hospedagem e compará-los.

Aqui temos uma descrição do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP), notas breves sobre como implementar um servidor MCP em Go, incluindo a estrutura da mensagem e especificações do protocolo.

Aqui está meu conjunto favorito de passos ao fazer instalação limpa do Ubuntu 24.04. O que eu gosto aqui é que não é necessário instalar drivers da NVidia! Eles são instalados automaticamente.

Aqui estou revisando opções de blocos de código no Markdown.

Dokuwiki é um wikipedia auto-hospedado que pode ser hospedado facilmente no local e não requer nenhum banco de dados. Estava executando-o dockerizado, no meu cluster kubernetes pessoal.

Vamos comparar os preços das principais GPUs de consumo, que são adequadas para LLMs em particular e para a IA em geral.
Especificamente, dê uma olhada nos preços do RTX 5080 e RTX 5090. Eles tiveram uma leve queda.

A nova edição de desktop do Linux Ubuntu 24.04 ofereceu-me a instalação do Beekeeper Studio como editor SQL e ferramenta de gerenciamento de banco de dados. Antes, eu usava o DBeaver. OK. Vamos Comparar DBeaver com Beekeeper Studio.

Após instalar um Linux recém-instalado em um PC recém-comprado, fiquei surpreso ao não conseguir encontrar uma forma fácil de personalizar o menu de contexto no Ubuntu 24.04.

Apache Airflow é uma plataforma de código aberto projetada para autorizar, agendar e monitorar fluxos de trabalho de forma programática, totalmente em código Python, oferecendo uma alternativa flexível e poderosa aos ferramentas tradicionais, manuais ou baseadas em interface gráfica de fluxos de trabalho.

Python uv (pronunciado “you-vee”) é um moderno e de alto desempenho gerenciador de pacotes e projetos Python escrito em Rust. Foi projetado como uma substituição direta para ferramentas tradicionais de gerenciamento de pacotes Python, como pip, pip-tools, virtualenv, pipx e pyenv, visando simplificar e acelerar os fluxos de trabalho de desenvolvimento Python.

Como o Ollama padrão não possui uma API de rerank direta, você precisará implementar reranking usando o Qwen3 Reranker em GO gerando embeddings para pares de consulta-documento e classificando-os.

Num frio dia de inverno em julho… que é na Austrália… senti a necessidade urgente de treinar um modelo de IA para detectar barras de reforço de concreto não vedadas…

Neste teste, estou comparando como diferentes LLMs hospedados no Ollama traduzem páginas Hugo do inglês para o alemão. Três páginas que testei estavam sobre temas diferentes, tinham alguma marcação markdown com alguma estrutura: cabeçalhos, listas, tabelas, links, etc.

Este pequeno exemplo de código Go para reranking está chamando o Ollama para gerar embeddings para a consulta e para cada documento candidato, em seguida, classificando em ordem decrescente pela similaridade do cosseno.