Docker

Cognee é um framework Python para construir grafos de conhecimento a partir de documentos usando LLMs. Mas funciona com modelos auto-hospedados?

Implantação local de LLMs tornou-se cada vez mais popular à medida que desenvolvedores e organizações buscam maior privacidade, redução de latência e maior controle sobre sua infraestrutura de IA.

O desenvolvimento moderno em Go exige padrões rigorosos de qualidade do código. Linters para Go automatizam a detecção de bugs, vulnerabilidades de segurança e inconsistências de estilo antes que cheguem à produção.

À medida que as cargas de trabalho de IA e ML tornam-se cada vez mais complexas, a necessidade de sistemas robustos de orquestração tornou-se ainda maior.
A simplicidade, o desempenho e a concorrência do Go tornam-no uma escolha ideal para construir a camada de orquestração de pipelines de ML, mesmo quando os próprios modelos são escritos em Python.

Embeddings cruzais representam uma revolução na inteligência artificial, permitindo compreensão e raciocínio entre diferentes tipos de dados dentro de um espaço de representação unificado.

A democratização da IA está aqui. Com LLMs de código aberto como Llama 3, Mixtral e Qwen agora rivalizando com modelos proprietários, as equipes podem construir infraestrutura poderosa de IA usando hardware de consumo - reduzindo custos enquanto mantêm o controle completo sobre a privacidade dos dados e o deployment.

Prometheus tornou-se o padrão de fato para monitoramento de aplicações e infraestrutura nativas da nuvem, oferecendo coleta de métricas, consulta e integração com ferramentas de visualização.

Construir APIs REST de alto desempenho com Go tornou-se uma abordagem padrão para alimentar sistemas no Google, Uber, Dropbox e inúmeras startups.

Grafana é a plataforma de código aberto líder para monitoramento e observabilidade, transformando métricas, logs e rastreamentos em insights ações através de visualizações impressionantes.

Helm revolucionou a implantação de aplicações no Kubernetes ao introduzir conceitos de gestão de pacotes familiares dos sistemas operacionais tradicionais.

Linux tornou-se o sistema operacional de facto para ciência de dados profissionais, oferecendo flexibilidade inigualável, desempenho e um rico ecossistema de ferramentas.

Configurar tamanhos de contexto no Docker Model Runner é mais complexo do que deveria ser.

Docker Model Runner é a ferramenta oficial do Docker para executar modelos de IA localmente, mas habilitar a aceleração da GPU da NVidia no Docker Model Runner requer uma configuração específica.

Quando os dados são um ativo valioso, protegê-los nunca foi mais crítico.
Desde o momento em que a informação é criada até o ponto em que é descartada,
sua jornada está repleta de riscos — sejam armazenados, transferidos ou usados ativamente.

Escolher o CMS headless certo pode fazer a diferença no seu estratégia de gestão de conteúdo. Vamos comparar três soluções open-source que influenciam como os desenvolvedores constroem aplicações orientadas por conteúdo.

Nextcloud é a principal plataforma de armazenamento e colaboração em nuvem de código aberto e auto-hospedada que coloca você em completo controle dos seus dados.