Сократите затраты на LLM на 80% благодаря умной оптимизации токенов
Оптимизация токенов — это критический навык, отличающий экономически эффективные приложения на основе LLM от экспериментов, разоряющих бюджет.
Создавайте серверы MCP для ИИ-ассистентов с примерами на Python
Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.
Доступность, реальные розничные цены в шести странах и сравнение с Mac Studio.
NVIDIA DGX Spark — это реальное устройство, которое поступит в продажу 15 октября 2025 года, и оно предназначено для разработчиков CUDA, которым нужна локальная работа с LLM с интегрированным NVIDIA AI stack. Рекомендуемая розничная цена в США — $3,999; в Великобритании, Германии и Японии розничные цены выше из-за НДС и каналов сбыта. Австралийские и корейские вон пока не опубликованы широко.
Интеграция Ollama с Go: руководство по SDK, примеры и лучшие практики для продакшена.
Это руководство предоставляет всесторонний обзор доступных Go SDK для Ollama и сравнивает их функциональные возможности.
Сравнение скорости, параметров и производительности этих двух моделей
Вот сравнение между Qwen3:30b и GPT-OSS:20b с акцентом на выполнение инструкций и параметры производительности, спецификации и скорость:
+ Конкретные примеры использования мыслящих ЛЛМ
В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.
Не очень приятно.
Модели GPT-OSS от Ollama регулярно сталкиваются с проблемами при работе со структурированным выводом, особенно в сочетании с фреймворками, такими как LangChain, OpenAI SDK, vllm и другими.
Немного отличающиеся API требуют особого подхода.
Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) среди популярных поставщиков LLM, а также минимальные примеры на Python
Несколько способов получения структурированного вывода из Ollama
Большие языковые модели (LLM) мощные, но в производстве мы редко хотим свободноформатных абзацев. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно передать в приложение. Это Структурированный вывод LLM.
Описание, планы, список команд и сочетания клавиш
Вот актуальный шпаргалка GitHub Copilot, содержащая основные сочетания клавиш, команды, советы по использованию и функции контекста для Visual Studio Code и Copilot Chat
Статья о спецификациях и реализации MCP на языке GO
Здесь представлено описание Протокола Контекста Модели (MCP), краткие заметки о том, как реализовать MCP сервер на Go, включая структуру сообщений и спецификации протокола.
Реализуете RAG? Вот несколько фрагментов кода на Go - 2...
Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для переупорядочивания, вам нужно реализовать переупорядочивание с использованием Qwen3 Reranker на GO, генерируя векторы представлений для пар запрос-документ и оценивая их.
Реализуете RAG? Вот несколько фрагментов кода на языке Golang.
Этот маленький
Пример кода на Go для reranking вызывает Ollama для генерации вложений
для запроса и для каждого кандидата документа,
затем сортирует по убыванию косинусной схожести.
Использование языковой модели для извлечения текста из HTML...
В библиотеке моделей Ollama есть модели, способные преобразовывать HTML-контент в Markdown, что полезно для задач конвертации контента.
Что такое это модное кодирование с поддержкой ИИ?
Vibe coding — это подход к программированию, управляемый искусственным интеллектом, при котором разработчики описывают желаемую функциональность на естественном языке, позволяя инструментам ИИ генерировать код автоматически.
