SelfHosting

Text Generation Inference (TGI) heeft een zeer specifieke energie. Het is niet de nieuwste speler op de inference-straat, maar het is wel degene die al heeft geleerd hoe productie faalt en

SGLang is een high-performance framework voor het uitvoeren van inference bij grote taalmodellen en multimodale modellen, ontworpen om lage latentie en hoge doorvoer te leveren, variërend van een enkele GPU tot gedistribueerde clusters.

Binnenkort balanceren vLLM, llama.cpp en meer—elk stack op zijn eigen poort. Alles downstream wil nog steeds één /v1 basis-URL; anders blijf je met poorten, profielen en eenmalige scripts shuffelen. llama-swap is de /v1 proxy voor die stacks.

De meeste lokale AI-opstellingen beginnen met een model en een runtime.

Ik keer steeds terug naar llama.cpp voor lokale inferentie: het geeft je controle die Ollama en anderen abstracteren, en het werkt gewoon. Het is eenvoudig om GGUF-modellen interactief uit te voeren met llama-cli of een OpenAI-compatibele HTTP-API bloot te stellen met llama-server.

De meeste lokale AI-opstellingen beginnen op dezelfde manier: een model, een runtime-omgeving en een chatinterface.

Het kiezen van de juiste headless CMS kan het verschil maken tussen een succesvolle en een mislukte contentbeheerstrategie. Laten we drie open-sourceoplossingen vergelijken die bepalen hoe ontwikkelaars contentgedreven toepassingen bouwen.

Hieronder volgt een lijst met enkele AI-assistents voor programmeren en AI-programmeerassistenten en hun sterke punten.