Docker

Lokale Bereitstellung von LLMs hat an Beliebtheit zugenommen, da Entwickler und Organisationen eine verbesserte Privatsphäre, reduzierte Latenz und eine größere Kontrolle über ihre KI-Infrastruktur anstreben.

Moderne Go-Entwicklung erfordert strenge Code-Qualitätsstandards. Linters für Go automatisieren die Erkennung von Fehlern, Sicherheitslücken und Stilanomalien, bevor sie in die Produktion gelangen.

Als KI- und ML-Workloads zunehmend komplexer werden, steigt der Bedarf an robusten Orchestrierungssystemen. Die Einfachheit, Leistung und Parallelverarbeitung von Go machen es zur idealen Wahl für den Aufbau der Orchestrierungsebene von ML-Pipelines, selbst wenn die Modelle selbst in Python geschrieben sind.

Cross-modale Einbettungen stellen einen Durchbruch in der künstlichen Intelligenz dar und ermöglichen das Verständnis und die Schlussfolgerung über verschiedene Datentypen hinweg in einem einheitlichen Darstellungsraum.

Die Demokratisierung von KI ist da. Mit Open-Source-LLMs wie Llama 3, Mixtral und Qwen, die nun mit proprietären Modellen mithalten, können Teams leistungsstarke KI-Infrastruktur mit Consumer-Hardware aufbauen - Kosten senken, während sie die vollständige Kontrolle über Datenschutz und Bereitstellung behalten.

Prometheus ist zum de facto Standard für die Überwachung cloud-nativer Anwendungen und Infrastruktur geworden und bietet Metriken-Sammlung, Abfragen und Integration mit Visualisierungstools.

Der Aufbau von leistungsstarken REST-APIs mit Go ist zu einem Standardansatz für die Bereitstellung von Systemen bei Google, Uber, Dropbox und unzähligen Startups geworden.

Grafana ist die führende Open-Source-Plattform für Überwachung und Observability, die Metriken, Protokolle und Spuren in handlungsorientierte Erkenntnisse durch beeindruckende Visualisierungen umwandelt.

Helm hat die Bereitstellung von Kubernetes-Anwendungen revolutioniert, indem es Paketverwaltungs Konzepte einführen, die von traditionellen Betriebssystemen bekannt sind.

Linux ist das de facto Betriebssystem für Datenwissenschaft-Professionals und bietet unübertroffene Flexibilität, Leistung und ein reichhaltiges Ökosystem an Tools.

Konfigurieren von Kontextgrößen im Docker Model Runner ist komplexer, als es sein sollte.

Docker Model Runner ist Docker’s offizielles Tool zum lokalen Ausführen von KI-Modellen, aber die Aktivierung der NVidia-GPU-Beschleunigung in Docker Model Runner erfordert eine spezifische Konfiguration.

Wenn Daten ein wertvolles Gut sind, war ihre Sicherung noch nie so entscheidend. Vom Zeitpunkt der Erstellung bis zum Zeitpunkt der Entsorgung ist ihre Reise mit Risiken behaftet - ob gespeichert, übertragen oder aktiv genutzt.

Die Wahl der richtigen headless CMS kann über den Erfolg Ihrer Content-Management-Strategie entscheiden. Lassen Sie uns drei Open-Source-Lösungen vergleichen, die den Aufbau von contentgetriebenen Anwendungen beeinflussen.

Nextcloud ist die führende Open-Source-, Self-Hosting-Cloud-Speicher- und Kollaborationsplattform, die Sie vollständig in den Besitz Ihrer Daten bringt.

Immich ist eine revolutionäre Open-Source-Lösung für die selbstgehostete Verwaltung von Fotos und Videos, die Ihnen die vollständige Kontrolle über Ihre Erinnerungen gibt. Mit Funktionen, die denen von Google Photos in nichts nachstehen – einschließlich KI-gestützter Gesichtserkennung, intelligenter Suche und automatischer Mobilgeräte-Sicherung – und dabei Ihre Daten privat und sicher auf Ihrem eigenen Server halten.