LLM

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

Strategic guide to hosting large language models locally, on consumer hardware, in containers, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

Self-hosting av LLM:er behåller data, modeller och inferens under din kontroll - en praktisk väg till AI-soveränitet för grupper, företag och länder. Här: vad soverän AI är, vilka aspekter och metoder som används för att bygga den, hur LLM-self-hosting passar in, och hur länder hanterar utmaningen.

Körning av stora språkmodeller lokalt ger dig integritet, möjlighet att använda dem offline och noll kostnader för API:er. Detta benchmark visar exakt vad man kan förvänta sig från 9 populära LLMs på Ollama på en RTX 4080.

Detta månad är Python-ekosystemet dominerat av Claude Skills och AI-agentverktyg. Den här översikten analyserar de överst rankade Python-repo på GitHub.

Rust-ekosystemet exploderar med innovativa projekt, särskilt inom AI-kodverktyg och terminalapplikationer. Den här översikten analyserar de topp 23 mest populära Rust-repo på GitHub denna månad.

Go-ekosystemet fortsätter att blomstra med innovativa projekt inom AI-verktyg, självvärddade program och utvecklareinfrastruktur. Den här översikten analyserar de topp 100 populära Go-repositorier på GitHub denna månad.

Öppna WebUI är ett kraftfullt, utökbart och funktionstomt självvärddat webbgränssnitt för att interagera med stora språkmodeller.

vLLM är en höggenomströmningsbar, minneseffektiv inferens- och servermotor för stora språkmodeller (LLM) utvecklad av UC Berkeley’s Sky Computing Lab.

The
NVIDIA DGX Spark
(GB10 Grace Blackwell) är nu
tillgänglig i Australien
hos stora PC-handlare med lokalt lager.
Om du följt med i
global DGX Spark-priser och tillgänglighet,
så kommer du att vara intresserad att veta att australiska priser ligger mellan 6 249 till 7 999 AUD beroende på lagringskonfiguration och handlare.

AI-genererad innehålls explosion har skapat ett nytt utmaning: att skilja mellan riktigt mänskligt skrivande och “AI slop” - lågkvalitativt, massproducerat syntetiskt text.

Cognee är en Pythonramverk för att bygga kunskapsgrafik från dokument med hjälp av LLMs. Men fungerar det med självvärddade modeller?

När du arbetar med stora språkmodeller i produktion är det kritiskt att få strukturerade, typsäkra utdata. Två populära ramverk – BAML och Instructor – använder olika metoder för att lösa detta problem.

Välj den Bästa LLM för Cognee kräver balans mellan kvaliteten på grafbyggnad, hallucinationsfrekvens och hårdvarabegränsningar. Cognee presterar bäst med större modeller med låg hallucination (32B+) via Ollama men medelstora alternativ fungerar för lättare konfigurationer.

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.