Self-Hosting

少し前にもリリースされました。最新の状況を確認し、他のLLMと比較してMistral Smallのパフォーマンスをテストしてみましょう。

統合システム（https://www.glukhov.org/ja/post/2024/11/selfhosted-integration/ “統合システムの比較”）は、多くの有料接続モジュールといくつかの無料モジュールを備えた商用のもの、または少し奇妙なライセンス付きの無料のもの、またはセルフホスティング用に準備済みでないものなど、さまざまな形態があります。

YaCyは、個人や組織が独自の検索ポータルを運営したり、グローバルな検索ピアネットワークに参加したりできる分散型、ピアツーピア（P2P）の検索エンジンです。

Howto: KubernetesをKubesprayでインストール、環境の設定、インベントリの構成、およびAnsibleプレイブックの実行を含みます。

こちらが私のk8s cheat sheetで、Kubernetesの最も重要なコマンドと、インストールからコンテナの実行、クリーンアップまでのかんねんをカバーしています：

ここに Docker cheat sheet があります。これは、インストールからコンテナの実行、クリーンアップまで、最も重要なコマンド および概念をカバーしています。

最近、ブラックフォレスト・ラボズは一連のテキストから画像を生成するAIモデルを公開しました。これらのモデルは、出力品質が非常に高いとされています。試してみましょう

美味しい料理は目にも楽しめます。 しかし、本記事ではAIに基づく2つの検索システム、FarfalleとPerplexicaを比較します。

とてもエキサイティングですね！
CopilotやPerplexity.aiにすべてを依頼する代わりに、今やあなた自身のPCやノートPCで同様のサービスをホストできるようになりました！

最近、いくつかの新しいLLMがリリースされました。
非常にエキサイティングな時代です。
それらが論理的誤謬を検出する際のパフォーマンスをテストし、確認してみましょう。

LLM（大規模言語モデル）のUI（ユーザーインターフェース）に初めて触れた時、それらは積極的に開発中で、今ではいくつかは本当に優れたものとなっています。

さまざまなツールを試してきて、その中でもfloccusが最も気に入っていると結論付けました。

以前に オブジェクト検出AIのトレーニング を行った際、LabelImgは非常に役立つツールでしたが、 Label StudioからCOCOフォーマットへのエクスポートは MMDetectionフレームワークで受け入れられていませんでした。

パラメータ数や量子化の異なるモデルの挙動をテストしています。

ollamaをインストールした後、モデルを新しい場所に即座に再構成するのがより良いです。
これにより、新しいモデルをプルした後、古い場所にダウンロードされません。