DevOps

Ollama är som mest nöjd när den behandlas som en lokal daemon: CLI:n och dina appar pratar med en loopback HTTP-API, och resten av nätverket får aldrig veta att den existerar.

Ollama fungerar utmärkt på “bare metal”. Det blir ännu mer intressant när du behandlar det som en tjänst: en stabil slutpunkt, fastlagda versioner, beständig lagring och en GPU som antingen är tillgänglig eller inte.

Att köra Ollama bakom en omvänd proxy är det enklaste sättet att få HTTPS, valfri åtkontroll och förutsägbart strömmande beteende.

Apache Flink är ett ramverk för statusbevarande beräkningar över obegränsade och begränsade dataströmmar.

Neo4j är det verktyg du vänder dig till när relationerna är datan. Om din domän ser ut som en whiteboard med cirklar och pilar blir det smärtsamt att tvinga den in i tabeller.

Statiska webbplatser och bloggar ändras när du deployar. Sökmotorer som stöder IndexNow kan få veta om dessa förändringar utan att vänta på nästa blind krypning.

SGLang är ett högpresterande ramverk för servering av stora språkmodeller och multimodala modeller, byggt för att leverera inferens med låg latens och hög genomströmning över allt från en enda GPU till distribuerade kluster.

Apache Kafka 4.2.0 är den aktuella supportade utgåvelinjen, och den utgör den bästa basen för ett modernt snabbstartsguide eftersom Kafka 4.x är helt utan ZooKeeper och bygger på KRaft som standard.

Snart balanserar du vLLM, llama.cpp och mer – varje stack på sin egen port. Allt nedströms vill fortfarande ha en enda /v1-bas-URL; annars fortsätter du att flytta runt portar, profiler och engångsscript. llama-swap är /v1-proxyn framför dessa stackar.

Att utveckla mjukvara innebär att använda Git för versionhantering, Docker för containerisering, bash för automatisering, PostgreSQL för databaser och VS Code för kodredigering – plus otaliga andra verktyg som kan avgöra din produktivitet. Denna samlar de nödvändiga kommandolistor, arbetsflöden och jämförelser du behöver för att arbeta effektivt över hela utvecklingsstacken.

LocalAI är en självhostad, lokal-först inferensserver designad för att bete sig som en drop-in OpenAI API för att köra AI-arbetsbelastningar på din egen hårdvara (bärbar dator, arbetsstation eller on-prem-server).

Jag kommer alltid tillbaka till llama.cpp för lokal inferens – det ger dig kontroll som Ollama och andra abstraherar bort, och det fungerar bara. Det är lätt att köra GGUF-modeller interaktivt med llama-cli eller exponera en OpenAI-kompatibel HTTP-API med llama-server.

Konstintelligens förändrar hur mjukvara skrivs, granskas, distribueras och underhålls. Från AI-kodningsassistenter till GitOps-automatisering och DevOps-flöden förlitar sig utvecklare numera på AI-drivna verktyg över hela mjukvarulivscykeln.

Airtable är bäst att tänka på som en lågkodningsplattform för applikationer, byggd runt en samarbetsbar “databasliknande” kalkylbladssnitt - utmärkt för snabbt att skapa operativa verktyg (inre spårare, lättviktiga CRM:er, innehållspipelines, AI-bedömningsköer) där icke-utvecklare behöver ett vänligt gränssnitt, men utvecklare också behöver en API-yta för automatisering och integration.

OpenCode är en öppen källkods-AI-agent för kodning som du kan köra i terminalen (TUI + CLI) med valbara skrivbords- och IDE-ytor. Detta är OpenCode-quickstarten: installera, verifiera, anslut en modell/leverantör och kör verkliga arbetsflöden (CLI + API).

LLM-inferens ser ut som “bara en annan API” – tills latens stiger, köer upp, och dina GPU:er sitter på 95% minne utan tydlig förklaring.