AI

Поднять производительность работы в Jupyter Notebook - основные сочетания клавиш, магические команды и советы по работе, которые преобразуют ваш опыт в области отбработки данных и разработки.

Библиотека Python для Ollama теперь включает в себя нативные возможности поиска в интернете с Ollama. С несколькими строками кода вы можете дополнить свои локальные LLMs актуальной информацией из интернета, снижая вероятность галлюцинаций и повышая точность.

Выбор правильного векторного хранилища может существенно повлиять на производительность, стоимость и масштабируемость вашего приложения RAG. Это всестороннее сравнение охватывает наиболее популярные варианты в 2024-2025 годах.

Ollama’s Web Search API позволяет дополнять локальные LLMs актуальной информацией из интернета. Это руководство показывает, как реализовать возможности веб-поиска на Go, от простых API-запросов до полнофункциональных поисковых агентов.

Рынок памяти переживает беспрецедентную ценовую волатильность в конце 2025 года, с резким ростом цен на ОЗУ во всех сегментах.

Локальное развертывание LLMs (https://www.glukhov.org/ru/llm-hosting/comparisons/hosting-llms-ollama-localai-jan-lmstudio-vllm-comparison/ “Локальное развертывание крупных языковых моделей”) стало все более популярным, поскольку разработчики и организации стремятся к повышенной конфиденциальности, снижению задержек и большему контролю над своей инфраструктурой ИИ.

По мере увеличения сложности задач ИИ и машинного обучения возрастает потребность в надежных системах оркестрации. Простота, производительность и поддержка одновременного выполнения задач делают Go идеальным выбором для создания оркестрационного слоя ML-конвейеров, даже если сами модели написаны на Python.

Кросc-модальные вложения представляют собой прорыв в искусственном интеллекте, позволяя понимать и анализировать различные типы данных в едином пространстве представления.

Демократизация ИИ уже здесь. С открытыми моделями ИИ с открытым исходным кодом, такими как Llama 3, Mixtral и Qwen, которые теперь соперничают с проприетарными моделями, команды могут создавать мощную инфраструктуру ИИ с использованием потребительского оборудования - снижая затраты, сохраняя при этом полный контроль над конфиденциальностью данных и развертыванием.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) эволюционировал далеко за пределы простого поиска по вектору сходства. LongRAG, Self-RAG и GraphRAG представляют собой передовой край этих возможностей.

FLUX.1-dev — это мощная модель генерации изображений по тексту, которая производит потрясающие результаты, но её требование к памяти в 24 ГБ и более делает её сложной для запуска на многих системах. Квантование FLUX.1-dev в формате GGUF предлагает решение, уменьшая использование памяти примерно на 50% при сохранении отличного качества изображений.

Настройка размеров контекста в Docker Model Runner сложнее, чем должно быть.

Black Forest Labs выпустила FLUX.1-Kontext-dev, продвинутую модель искусственного интеллекта для преобразования изображений, которая дополняет существующие изображения с помощью текстовых инструкций.

Docker Model Runner — это официальный инструмент Docker для запуска моделей ИИ локально, но включение ускорения NVidia GPU в Docker Model Runner требует специальной настройки.

Оптимизация токенов — это критический навык, отличающий экономически эффективные приложения на основе LLM от экспериментов, разоряющих бюджет.

Immich — это революционное открытое программное обеспечение с открытым исходным кодом для управления фотографиями и видео, которое дает вам полный контроль над вашими воспоминаниями. С функциями, сопоставимыми с Google Photos, включая распознавание лиц с использованием ИИ, умный поиск и автоматическое резервное копирование с мобильных устройств, при этом все ваши данные остаются конфиденциальными и защищенными на вашем собственном сервере.