AI

Öka produktiviteten i Jupyter Notebook med essentiella genvägar, magiska kommandon och arbetsflödesråd som kommer att förvandla din dataanalys- och utvecklingsexperiens.

Ollamas Python-bibliotek inkluderar nu inbyggda OLlama web search-funktioner. Med bara några rader kod kan du komplettera dina lokala LLMs med realtidssökningar på webben, vilket minskar hallucinationer och förbättrar noggrannheten.

Att välja rätt vektorlager kan avgöra om din RAG-applikations prestanda, kostnad och skalbarhet blir framgångsrik eller misslyckad. Denna omfattande jämförelse täcker de mest populära alternativen under 2024-2025.

Ollamas webbsöknings-API låter dig komplettera lokala LLMs med realtidsinformation från webben. Den här guiden visar hur du implementerar webbsökningsfunktioner i Go, från enkla API-anrop till fullständiga sökningsagenter.

Minnetmarknaden upplever ovanligt prisvolatilitet i slutet av 2025, med RAM-priser som skjuter i höjden dramatiskt över alla segment.

lokalt distribution av LLMs har blivit allt mer populärt då utvecklare och organisationer söker förbättrad integritet, minskad latens och större kontroll över sin AI-infrastruktur.

När AI- och ML-arbetsbelastningar blir alltmer komplexa, har behovet av robusta orkestreringssystem ökat.

Gos enkelhet, prestanda och konkurrensförmåga gör det till ett idealt val för att bygga orkestreringsskiktet i ML-pipelines, även när modellerna själva är skrivna i Python.

Korsmodal inbäddning representerar en genombrottsteknik inom artificiell intelligens, som möjliggör förståelse och resonemang över olika datatyper inom ett gemensamt representationsutrymme.

Demokratiseringen av AI är här. Med öppna källkods-LLMs som Llama 3, Mixtral och Qwen som nu konkurrerar med proprietära modeller kan team bygga kraftfull AI-infrastruktur med konsumenthårdvara - sänka kostnader samtidigt som full kontroll bibehålls över datasekretess och distribution.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) har utvecklats långt bortom enkel vektorsimilitetssökning. LongRAG, Self-RAG och GraphRAG representerar den senaste utvecklingen inom dessa möjligheter.

FLUX.1-dev är en kraftfull text-till-bild-modell som producerar imponerande resultat, men dess minneskrav på 24GB+ gör den svår att köra på många system. GGUF-kvantisering av FLUX.1-dev erbjuder en lösning, reducerar minnesanvändningen med cirka 50% samtidigt som bildkvaliteten bibehålls.

Konfigurera kontextstorlekar i Docker Model Runner är mer komplicerat än det borde vara.

Black Forest Labs har släppt FLUX.1-Kontext-dev, en avancerad bild-till-bild AI-modell som förstärker befintliga bilder med hjälp av textinstruktioner.

Docker Model Runner är Docks officiella verktyg för att köra AI-modeller lokalt, men aktivering av NVidia GPU-accelerering i Docker Model Runner kräver specifik konfiguration.

Tokenoptimering är den kritiska färdigheten som skiljer kostnadseffektiva LLM-applikationer från budgetdrainande experiment.

Immich är en revolutionerande open-source, självhostad lösning för hantering av foton och videoklipp som ger dig full kontroll över dina minnen. Med funktioner som konkurrerar med Google Photos - inklusive AI-drivet ansiktsigenkänning, smart sökning och automatisk mobilbackup - allt medan dina data förblir privata och säkra på din egen server.