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 with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

Хостинг больших языковых моделей (LLM) на собственных серверах обеспечивает контроль над данными, моделями и процессом инференса — это практический путь к суверенному искусственному интеллекту для команд, предприятий и целых стран.

Локальный запуск больших языковых моделей обеспечивает конфиденциальность, работу в автономном режиме и отсутствие затрат на API. Данный бенчмарк точно показывает, чего можно ожидать от 14 популярных LLM на Ollama на видеокарте RTX 4080.

Экосистема Python в этом месяце доминируется Claude Skills и инструментами для ИИ-агентов. Данный обзор анализирует топ трендовых Python-репозиториев на GitHub.

Страница трендов Rust за этот месяц выглядит как карта агентской инфраструктуры: браузеры, песочницы, поисковые движки и слои памяти, созданные для ИИ-агентов, наряду с устоявшимися фреймворками для разработки десктопных приложений и игр. В данном обзоре анализируются лучшие trending-репозитории Rust на GitHub за этот месяц.

Экосистема Go продолжает процветать, и в этом месяце список трендовых проектов насыщен инфраструктурой для ИИ-агентов. Этот обзор анализирует самые трендовые репозитории на Go в GitHub этого месяца.

Open WebUI — это мощный, расширяемый и функционально насыщенный веб-интерфейс для самостоятельного хостинга, предназначенный для взаимодействия с большими языковыми моделями.

vLLM — это высокопроизводительный, энергоэффективный движок вывода и обслуживания для больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией вычислений Sky Computing Лейденского университета Беркли (UC Berkeley).

Компьютер NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) поступил в продажу в Австралии у крупных розничных продавцов компьютеров с наличием на местных складах. Если вы следите за мировым ценообразованием и доступностью DGX Spark, то вам будет интересно узнать, что в Австралии цены варьируются от 6 249 до 7 999 австралийских долларов в зависимости от конфигурации накопителей и конкретного продавца.

Распространение контента, созданного с помощью ИИ, создало новую проблему: различение подлинного человеческого текста и “AI slop” - низкокачественного, массово произведенного синтетического текста.

Cognee — это фреймворк на Python для создания знаний из документов с использованием LLMs. Но работает ли он с самонастраиваемыми моделями?

При работе с большими языковыми моделями (LLM) в производственной среде получение структурированных и типобезопасных выходных данных имеет критическое значение. Два популярных фреймворка — BAML и Instructor — предлагают разные подходы к решению этой задачи.

Выбор лучшей LLM для Cognee требует баланса между качеством построения графов, уровнями галлюцинаций и ограничениями оборудования. Cognee лучше всего работает с крупными моделями с низким уровнем галлюцинаций (32B+) через Ollama, но средние варианты подходят для более легких настроек.

Библиотека Ollama на Python теперь поддерживает нативные возможности веб-поиска Ollama. Всего несколько строк кода позволяют дополнить ваши локальные LLM актуальной информацией из интернета, что снижает количество галлюцинаций и повышает точность ответов.

Выбор правильного векторного хранилища может стать решающим фактором для производительности, стоимости и масштабируемости вашего приложения RAG. Это комплексное сравнение охватывает самые популярные варианты на 2024–2025 годы.