AI

Open WebUI ist eine leistungsstarke, erweiterbare und umfangreiche selbstgehostete Web-Schnittstelle zur Interaktion mit großen Sprachmodellen.

Melbournes Tech-Community bleibt 2026 mit einem beeindruckenden Programm aus Konferenzen, Meetups und Workshops zu Themen wie Softwareentwicklung, Cloud Computing, KI, Cybersicherheit und aufstrebenden Technologien weiterhin lebendig.

vLLM ist ein leistungsstarkes, speichereffizientes Inferenz- und Serving-Engine für Large Language Models (LLMs), entwickelt vom Sky Computing Lab der UC Berkeley.

Die NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) ist in Australien bei großen PC-Händlern mit lokaler Lagerbestellung erhältlich. Wenn Sie die globalen Preise und die Verfügbarkeit des DGX Spark verfolgt haben, werden Sie wissen wollen, dass die Preise in Australien je nach Speicherkonfiguration und Händler zwischen 6.249 und 7.999 AUD liegen.

Die Verbreitung von KI-generierten Inhalten hat eine neue Herausforderung geschaffen: den Unterschied zwischen echter menschlicher Schrift und “AI slop” - niedrigwertigen, massenhaft produzierten synthetischen Texten - zu erkennen.

Cognee ist ein Python-Framework zur Erstellung von Wissensgraphen aus Dokumenten mithilfe von LLMs. Funktioniert es jedoch mit selbstgehosteten Modellen?

Wenn Sie mit Large Language Models in der Produktion arbeiten, ist es entscheidend, strukturierte, typensichere Ausgaben zu erhalten. Zwei beliebte Frameworks - BAML und Instructor - gehen unterschiedliche Wege, um dieses Problem zu lösen.

Die Wahl des Besten LLM für Cognee erfordert das Ausbalancieren von Graph-Qualität, Halluzinationsraten und Hardware-Beschränkungen.
Cognee leistet sich besonders gut mit größeren, niedrig-halluzinierenden Modellen (32B+) über Ollama, doch mittelgroße Optionen sind für leichtere Systeme geeignet.

Steigern Sie die Produktivität mit Jupyter Notebook mit wesentlichen Shortcuts, Zauberbefehlen und Workflow-Tipps, die Ihr Datenwissenschafts- und Entwicklererlebnis transformieren werden.

Ollamas Python-Bibliothek umfasst nun native OLlama Websuche-Funktionen. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie Ihre lokalen LLMs mit Echtzeitinformationen aus dem Web erweitern, um Halluzinationen zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern.

Die Wahl der richtigen Vektordatenbank kann den Erfolg oder Misserfolg Ihrer RAG-Anwendung in Bezug auf Leistung, Kosten und Skalierbarkeit bestimmen. Dieser umfassende Vergleich deckt die beliebtesten Optionen für 2024–2025 ab.

Ollamas Web-Search-API ermöglicht es Ihnen, lokale LLMs mit Echtzeit-Webinformationen zu erweitern. Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie Web-Suchfunktionen in Go implementieren, von einfachen API-Aufrufen bis hin zu vollwertigen Suchagenten.

Der Speichermarkt erlebt Ende 2025 eine beispiellose Preisschwankung, bei der die RAM-Preise in allen Segmenten dramatisch gestiegen sind.

Das lokale Ausführen von LLMs ist für Entwickler, Startups und sogar Unternehmenseinsätze jetzt praktikabel. Die Wahl des richtigen Tools – Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI oder andere – hängt jedoch von Ihren Zielen ab:

Als KI- und ML-Workloads zunehmend komplexer werden, steigt der Bedarf an robusten Orchestrierungssystemen. Die Einfachheit, Leistung und Parallelverarbeitung von Go machen es zur idealen Wahl für den Aufbau der Orchestrierungsebene von ML-Pipelines, selbst wenn die Modelle selbst in Python geschrieben sind.

Cross-modale Einbettungen stellen einen Durchbruch in der künstlichen Intelligenz dar und ermöglichen das Verständnis und die Schlussfolgerung über verschiedene Datentypen hinweg in einem einheitlichen Darstellungsraum.