AI

Penyimpanan lokal LLM telah semakin populer seiring dengan kebutuhan pengembang dan organisasi akan privasi yang lebih baik, latensi yang lebih rendah, dan kontrol yang lebih besar terhadap infrastruktur AI mereka.

Seiring dengan meningkatnya kompleksitas beban kerja AI dan ML, kebutuhan akan sistem orkestrasi yang kuat semakin meningkat. Sederhananya, kinerja, dan kemampuan concurrency Go menjadikannya pilihan ideal untuk membangun lapisan orkestrasi dari pipeline ML, bahkan ketika model itu sendiri ditulis dalam Python.

Embedding lintas modal mewakili sebuah terobosan dalam kecerdasan buatan, memungkinkan pemahaman dan penalaran lintas jenis data dalam ruang representasi yang terpadu.

Demokratisasi AI sudah tiba. Dengan LLM open-source seperti Llama 3, Mixtral, dan Qwen kini bersaing dengan model proprietary, tim dapat membangun infrastruktur AI yang kuat menggunakan perangkat keras konsumen - mengurangi biaya sambil mempertahankan kontrol penuh atas privasi data dan penggunaan.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) telah berkembang jauh melampaui pencarian kesamaan vektor sederhana. LongRAG, Self-RAG, dan GraphRAG mewakili ujung tombak dari kemampuan-kemampuan ini.

Linux telah menjadi sistem operasi de facto bagi ilmu data profesional, menawarkan fleksibilitas yang tidak terkalahkan, kinerja yang baik, dan ekosistem alat yang kaya.

FLUX.1-dev adalah model teks-ke-gambar yang kuat yang menghasilkan hasil yang luar biasa, tetapi kebutuhan memori 24GB+ membuatnya menantang untuk dijalankan pada banyak sistem. GGUF quantization dari FLUX.1-dev menyediakan solusi, mengurangi penggunaan memori sekitar 50% sambil mempertahankan kualitas gambar yang sangat baik.

Menyetel ukuran konteks di Docker Model Runner lebih kompleks dari yang seharusnya.

Black Forest Labs telah merilis FLUX.1-Kontext-dev, sebuah model AI canggih untuk mengubah gambar berdasarkan instruksi teks.

Docker Model Runner adalah alat resmi Docker untuk menjalankan model AI secara lokal, tetapi mengaktifkan percepatan GPU NVidia di Docker Model Runner memerlukan konfigurasi khusus.

Optimasi token adalah keterampilan kritis yang membedakan aplikasi LLM yang hemat biaya dari eksperimen yang menghabiskan anggaran.

Saya menemukan beberapa uji kinerja menarik dari GPT-OSS 120b yang berjalan di Ollama di tiga platform berbeda: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, dan RTX 4080. Model GPT-OSS 120b dari perpustakaan Ollama memiliki ukuran 65GB, yang berarti tidak masuk ke dalam 16GB VRAM dari RTX 4080 (atau yang lebih baru RTX 5080).

Model Context Protocol (MCP) sedang merevolusi cara asisten AI berinteraksi dengan sumber data eksternal dan alat. Dalam panduan ini, kita akan menjelaskan bagaimana membangun server MCP dalam Python, dengan contoh yang berfokus pada kemampuan pencarian web dan pengambilan data.

Docker Model Runner (DMR) adalah solusi resmi Docker untuk menjalankan model AI secara lokal, diperkenalkan pada April 2025. Cheat sheet ini memberikan referensi cepat untuk semua perintah penting, konfigurasi, dan praktik terbaik.

Menjalankan model bahasa besar (LLMs) secara lokal telah semakin populer untuk privasi, kontrol biaya, dan kemampuan offline. Lanskap berubah secara signifikan pada April 2025 ketika Docker memperkenalkan Docker Model Runner (DMR), solusi resmi mereka untuk pengujian model AI.

Masa depan AI bukan hanya tentang model yang lebih cerdas models — tetapi tentang silikon yang lebih cerdas.
Perangkat keras khusus untuk inference LLM sedang mendorong revolusi yang mirip dengan perpindahan penambangan Bitcoin ke ASICs.