LLM

Веб-поисковый API Ollama позволяет дополнять локальные LLM актуальной информацией из интернета. В этом руководстве показано, как реализовать возможности веб-поиска на Go, от простых вызовов API до полнофункциональных поисковых агентов.

Локальное запуск LLM-моделей сейчас становится практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд. Но выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей:

По мере усложнения рабочих нагрузок искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) возрастает потребность в надежных системах оркестрации. Простота, производительность и возможности параллельного выполнения в Go делают его идеальным выбором для создания слоя оркестрации конвейеров машинного обучения, даже если сами модели написаны на Python.

Кросc-модальные вложения представляют собой прорыв в искусственном интеллекте, позволяя понимать и анализировать различные типы данных в едином пространстве представления.

Демократизация искусственного интеллекта уже здесь. С появлением открытых LLM, таких как Llama, Mistral и Qwen, которые теперь не уступают проприетарным моделям, команды могут создавать мощную инфраструктуру ИИ на потребительском оборудовании — значительно сокращая расходы при сохранении полного контроля над конфиденциальностью данных и развертыванием.

Генерация с усилением поиска (RAG) давно вышла за рамки простого поиска векторного сходства. LongRAG, Self-RAG и GraphRAG представляют передовой край этих возможностей.

FLUX.1-dev — это мощная модель генерации изображений по тексту, которая производит потрясающие результаты, но её требование к памяти в 24 ГБ и более делает её сложной для запуска на многих системах. Квантование FLUX.1-dev в формате GGUF предлагает решение, уменьшая использование памяти примерно на 50% при сохранении отличного качества изображений.

Настройка размеров контекста в Docker Model Runner сложнее, чем должно быть.

Black Forest Labs выпустила FLUX.1-Kontext-dev, продвинутую модель искусственного интеллекта для преобразования изображений, которая дополняет существующие изображения с помощью текстовых инструкций.

Docker Model Runner — это официальный инструмент Docker для запуска моделей ИИ локально, но включение ускорения NVIDIA GPU в Docker Model Runner требует специальной настройки.

Оптимизация токенов — это ключевой навык, который отделяет экономически эффективные LLM-приложения от экспериментов, разоряющих бюджет.

Я выкопал некоторые интересные тесты производительности GPT-OSS 120b, работающего на Ollama на трех разных платформах: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio и RTX 4080. Модель GPT-OSS 120b из библиотеки Ollama весит 65ГБ, что означает, что она не помещается в 16ГБ видеопамяти RTX 4080 (или более новой RTX 5080).

Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.

Конвертация HTML в Markdown является фундаментальной задачей в современных рабочих процессах разработки, особенно при подготовке веб-контента для крупных языковых моделей (LLM), систем документации или статических генераторов сайтов, таких как Hugo. Это руководство является частью нашего Инструментов документации в 2026 году: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.

Docker Model Runner (DMR) — это официальное решение Docker для запуска моделей ИИ локально, представленное в апреле 2025 года. Этот справочник предоставляет быстрый доступ ко всем основным командам, настройкам и лучшим практикам.

Запуск больших языковых моделей (LLM) локально стал все более популярным из-за приватности, контроля затрат и возможностей офлайн-работы. Ландшафт значительно изменился в апреле 2025 года, когда Docker представил Docker Model Runner (DMR), свое официальное решение для развертывания моделей ИИ.