LLM

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

Хостинг больших языковых моделей (LLM) на собственных серверах обеспечивает контроль над данными, моделями и процессом инференса — это практический путь к суверенному искусственному интеллекту для команд, предприятий и целых стран.

Локальный запуск больших языковых моделей обеспечивает конфиденциальность, возможность работы без интернета и нулевые затраты на API. Этот бенчмарк точно показывает, чего можно ожидать от 14 популярных LLM в Ollama на RTX 4080.

Экосистема Python в этом месяце доминируется Claude Skills и инструментами для AI-агентов. В этом обзоре мы анализируем топовые трендовые репозитории Python на GitHub.

Экосистема Rust бурно развивается, особенно в области инструментов для программирования на основе ИИ и терминальных приложений. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Rust на GitHub в этом месяце.

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.

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

vLLM — это высокопроизводительный и энергоэффективный движок инференса и сервинга для больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией Sky Computing Lab при Калифорнийском университете в Беркли (UC Berkeley).

Компьютер NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) поступил в продажу в Австралии у крупных розничных продавцов компьютеров с наличием на местных складах. Если вы следите за мировым ценообразованием и доступностью DGX Spark, то вам будет интересно узнать, что в Австралии цены варьируются от 6 249 до 7 999 австралийских долларов в зависимости от конфигурации накопителей и конкретного продавца.

Распространение контента, созданного с помощью ИИ, создало новую проблему: различение подлинного человеческого текста и “AI slop” - низкокачественного, массово произведенного синтетического текста.

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

При работе с большими языковыми моделями (LLM) в производственной среде получение структурированных и типобезопасных выходных данных имеет критическое значение. Два популярных фреймворка — BAML и Instructor — предлагают разные подходы к решению этой задачи.

Выбор лучшей LLM для Cognee требует баланса между качеством построения графов, уровнями галлюцинаций и ограничениями оборудования. Cognee лучше всего работает с крупными моделями с низким уровнем галлюцинаций (32B+) через Ollama, но средние варианты подходят для более легких настроек.

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 стать решающим фактором для производительности, стоимости и масштабируемости вашего приложения RAG. Это комплексное сравнение охватывает самые популярные варианты на 2024–2025 годы.

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.