Docker

Экосистема Go продолжает процветать с инновационными проектами, охватывающими инструменты ИИ, самоуправляемые приложения и инфраструктуру разработчиков. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Go на GitHub в этом месяце.

Open WebUI — это мощное, расширяемое и функциональное веб-приложение для взаимодействия с большими языковыми моделями.

vLLM — это высокопроизводительный, экономичный с точки зрения памяти движок для инференса и обслуживания больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией Sky Computing Университета Калифорнии в Беркли.

Cognee — это фреймворк на Python для создания знаний из документов с использованием LLMs. Но работает ли он с локальными моделями?

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.

Современная разработка на Go требует строгих стандартов качества кода. Линтеры для Go автоматизируют обнаружение ошибок, уязвимостей безопасности и стилистических несоответствий до их попадания в продакшен.

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.

Prometheus стал де-факто стандартом для мониторинга облачных приложений и инфраструктуры, предлагая сбор метрик, запросы и интеграцию с инструментами визуализации.

Создание высокопроизводительных REST API на Go стало стандартным подходом для работы систем в Google, Uber, Dropbox и бесчисленном количестве стартапов.

Grafana — это ведущая открытая платформа для мониторинга и наблюдения, которая преобразует метрики, логи и трассировки в действенные инсайты через потрясающие визуализации.

Helm изменил подход к развертыванию приложений в Kubernetes, внедрив концепции управления пакетами, знакомые из традиционных операционных систем.

Linux стал де-факто операционной системой для профессионалов в области анализа данных.

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

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