AI

API do wyszukiwania w sieci Ollama pozwala na wzbogacenie lokalnych modeli językowych danymi z sieci w czasie rzeczywistym. Niniejszy przewodnik pokazuje, jak zaimplementować możliwości wyszukiwania w sieci w Go, od prostych wywołań API po pełne agenty wyszukiwania.

Rynek pamięci doświadcza niezwykłej zmienności cen w późnym 2025 roku, z nadmierne wzrosty cen RAM obserwowane w całych segmentach.

Localne wdrażanie LLM stało się coraz bardziej popularne, ponieważ programiści i organizacje poszukują większej prywatności, mniejszego opóźnienia i większego kontroli nad swoją infrastrukturą AI.

Z racji zwiększającej się złożoności obciążeń AI i ML, rosnące zapotrzebowanie na solidne systemy orkiestracji staje się jeszcze większe.
Prosta konstrukcja, wydajność i współbieżność Go czynią z niego idealny wybór do budowania warstwy orkiestracji rur ML, nawet wtedy, gdy same modele są napisane w Pythonie.

Przestrzenne reprezentacje przekrojowe stanowią przełom w sztucznej inteligencji, umożliwiając zrozumienie i rozumowanie na przekrój danych w jednolitej przestrzeni reprezentacji.

Demokratyzacja AI jest tu. Z powodu otwartych źródeł LLM takich jak Llama 3, Mixtral i Qwen, które teraz rywalizują z modelami prywatnymi, zespoły mogą tworzyć potężną infrastrukturę AI za pomocą sprzętu konsumenta - znacznie obniżając koszty, jednocześnie utrzymując pełną kontrolę nad prywatnością danych i wdrażaniem.

Generacja Augmentowana Przeszukiwaniem (RAG) zaawansowała się znacznie dalej niż proste przeszukiwanie podobieństwa wektorów. LongRAG, Self-RAG i GraphRAG reprezentują najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie.

FLUX.1-dev to potężny model generowania obrazów na podstawie tekstu, który daje wspaniałe wyniki, ale jego wymagania co do pamięci (24 GB i więcej) sprawiają, że trudno go uruchomić na wielu systemach. GGUF quantization of FLUX.1-dev oferta rozwiązania, które zmniejsza zużycie pamięci o około 50%, jednocześnie zachowując bardzo dobre jakość obrazów.

Konfigurowanie rozmiarów kontekstu w Docker Model Runner jest bardziej skomplikowane, niż powinno być.

Black Forest Labs wydała FLUX.1-Kontext-dev, zaawansowany model AI przekształcający obrazy na podstawie instrukcji tekstowych.

Docker Model Runner to narzędzie oficjalne Dockera do uruchamiania modeli AI lokalnie, ale włączanie przyspieszenia GPU od firmy NVidia w Docker Model Runner wymaga konkretnej konfiguracji.

Optymalizacja tokenów to kluczowe umiejętności, które oddzielają kosztowne aplikacje LLM od doświadczeń zużycia budżetu.

Immich to rewolucyjne, open-source, samozostawiające się rozwiązanie do zarządzania zdjęciami i filmami, które daje Ci pełną kontrolę nad swoimi wspomnieniami. Dzięki funkcjom równorzędnym Google Photos, w tym AI-powered rozpoznawaniu twarzy, inteligentnemu wyszukiwaniu i automatycznemu backupowi z telefonu, wszystko to, przy jednoczesnym zachowaniu prywatności i bezpieczeństwa danych na Twoim własnym serwerze.

Znalazłem kilka ciekawych testów wydajności GPT-OSS 120b działającego na Ollama na trzech różnych platformach: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio i RTX 4080. Model GPT-OSS 120b z biblioteki Ollama waży 65 GB, co oznacza, że nie mieści się w 16 GB VRAM na RTX 4080 (ani w nowszej RTX 5080).

Protokół Kontekstu Modelu (MCP) rewolucjonizuje sposób, w jaki asystenci AI interagują z zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami. W tym przewodniku omówimy, jak zbudować serwery MCP w Pythonie, z przykładami skupionymi na możliwościach wyszukiwania w sieci i skrapowania.

Docker Model Runner (DMR) to oficjalne rozwiązanie firmy Docker do uruchamiania modeli AI lokalnie, wprowadzone w kwietniu 2025 roku. Ten cheatsheet zawiera szybki przewodnik po wszystkich istotnych komendach, konfiguracjach i najlepszych praktykach.