LLM

लोकल डिप्लॉयमेंट ऑफ़ एलएलएम्स अब increasingly popular हो गया है क्योंकि डेवलपर्स और संगठन enhanced privacy, reduced latency, और greater control over their AI infrastructure चाहते हैं।

जैसे ही AI और ML कार्यभार increasingly जटिल हो जाते हैं, robust orchestration systems की आवश्यकता बढ़ जाती है। Go की simplicity, performance, और concurrency इसे ML pipelines के orchestration layer बनाने के लिए ideal choice बनाती है, भले ही models खुद Python में लिखे हों।

क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/using-cross-modal-embeddings/ “क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स”) कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो एक संयुक्त प्रतिनिधित्व स्थान में विभिन्न डेटा प्रकारों को समझने और तर्क करने की अनुमति देते हैं।

एआई का लोकतांत्रीकरण अब यहाँ है। ओपन-सोर्स एलएलएम जैसे लामा 3, मिक्स्ट्रल, और क्वेन अब प्रोप्राइटरी मॉडल्स के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, टीम्स पावरफुल एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर कन्स्यूमर हार्डवेयर का उपयोग करके बना सकते हैं - लागत को कम करते हुए डेटा प्राइवेसी और डिप्लॉयमेंट पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हैं।

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ने बहुत सरल वेक्टर समानता खोज से परे विकास किया है। LongRAG, Self-RAG, और GraphRAG इन क्षमताओं के अग्रणी उदाहरण हैं।

FLUX.1-dev एक शक्तिशाली टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है जो आश्चर्यजनक परिणाम उत्पन्न करता है, लेकिन इसकी 24GB+ मेमोरी आवश्यकता इसे कई सिस्टम पर चलाने में चुनौतीपूर्ण बनाती है। GGUF क्वांटाइजेशन के साथ FLUX.1-dev एक समाधान प्रदान करता है, जो मेमोरी उपयोग को लगभग 50% कम करता है जबकि उत्कृष्ट इमेज क्वालिटी बनाए रखता है।

डॉकर मॉडल रनर में कॉन्टेक्स्ट साइज कॉन्फ़िगर करने का कॉन्फ़िगरेशन अधिक जटिल है जितना होना चाहिए।

ब्लैक फॉरेस्ट लैब्स ने FLUX.1-Kontext-dev जारी किया है, एक उन्नत इमेज-टू-इमेज एआई मॉडल जो टेक्स्ट निर्देशों का उपयोग करके मौजूदा इमेजों को बढ़ाता है।

डॉकर मॉडल रनर डॉकर का आधिकारिक टूल है जो स्थानीय रूप से AI मॉडल चलाने के लिए है, लेकिन डॉकर मॉडल रनर में NVidia GPU त्वरक सक्षम करना के लिए विशेष कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है।

टोकन अनुकूलन वह महत्वपूर्ण कौशल है जो लागत-प्रभावी एलएलएम अनुप्रयोगों को बजट-खर्च करने वाले प्रयोगों से अलग करता है।

मैंने कुछ दिलचस्प प्रदर्शन परीक्षणों का पता लगाया है GPT-OSS 120b का जो Ollama पर चल रहा है, तीन अलग-अलग प्लेटफॉर्मों पर: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, और RTX 4080। Ollama लाइब्रेरी का GPT-OSS 120b मॉडल 65GB का है, जिसका मतलब है कि यह RTX 4080 के 16GB VRAM में नहीं फिट होता है (या नए RTX 5080).

मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) बाहरी डेटा स्रोतों और टूल्स के साथ AI सहायकों के इंटरैक्शन के तरीके को क्रांतिकारी बना रहा है। इस गाइड में, हम Python में MCP सर्वर बनाना के बारे में जानेंगे, जिसमें वेब सर्च और स्क्रैपिंग क्षमताओं पर फोकस किए गए उदाहरण शामिल हैं।

HTML को Markdown में बदलना आधुनिक विकास कार्यप्रवाहों में एक मूलभूत कार्य है, विशेष रूप से जब वेब सामग्री को बड़े भाषा मॉडल (LLMs), दस्तावेज़ीकरण प्रणालियों, या स्टैटिक साइट जनरेटर जैसे ह्यूगो के लिए तैयार किया जाता है।

डॉकर मॉडल रनर (डीएमआर) डॉकर का आधिकारिक समाधान है जो स्थानीय रूप से एआई मॉडल चलाने के लिए है, जो अप्रैल 2025 में पेश किया गया था। यह चीटशीट सभी आवश्यक कमांड्स, कॉन्फ़िगरेशन, और बेस्ट प्रैक्टिसेस के लिए एक तेज़ संदर्भ प्रदान करता है।

स्थानीय रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) चलाना अब गोपनीयता, लागत नियंत्रण, और ऑफ़लाइन क्षमताओं के लिए increasingly popular हो गया है। अप्रैल 2025 में, जब Docker ने Docker Model Runner (DMR) पेश किया, तो परिदृश्य महत्वपूर्ण रूप से बदल गया, जो AI मॉडल डिप्लॉयमेंट के लिए इसका आधिकारिक समाधान है।

भविष्य की AI केवल अधिक बुद्धिमान मॉडल्स के बारे में नहीं है - यह अधिक बुद्धिमान सिलिकॉन के बारे में है। LLM इन्फरेंस के लिए विशेषीकृत हार्डवेयर एक क्रांति को चलाने में मदद कर रहा है जो बिटकॉइन माइनिंग के ASICs की ओर शिफ्ट के समान है।