LLM

Open WebUI adalah antarmuka web self-hosted yang kuat, dapat diperluas, dan fitur lengkap untuk berinteraksi dengan model bahasa besar.

vLLM adalah mesin inferensi dan pelayanan (serving) berbasis throughput tinggi dan efisien penggunaan memori untuk Large Language Models (LLMs) yang dikembangkan oleh Sky Computing Lab dari UC Berkeley.

The
NVIDIA DGX Spark
(GB10 Grace Blackwell) sekarang
tersedia di Australia
di toko PC utama dengan stok lokal.
Jika Anda telah mengikuti
penawaran harga dan ketersediaan DGX Spark secara global,
Anda mungkin tertarik mengetahui bahwa harga di Australia berkisar antara $6,249 hingga $7,999 AUD tergantung konfigurasi penyimpanan dan toko.

Proliferasi konten yang dihasilkan oleh AI telah menciptakan tantangan baru: membedakan tulisan manusia asli dari “AI slop” - teks sintetis berkualitas rendah yang diproduksi secara massal.

Cognee adalah kerangka kerja Python untuk membangun grafik pengetahuan dari dokumen menggunakan LLM. Tapi apakah itu bekerja dengan model yang dihosting sendiri?

Ketika bekerja dengan Large Language Models dalam produksi, mendapatkan output yang terstruktur dan aman jenisnya sangat penting. Dua kerangka kerja populer - BAML dan Instructor - mengambil pendekatan yang berbeda untuk menyelesaikan masalah ini.

Memilih LLM Terbaik untuk Cognee memerlukan keseimbangan antara kualitas pembuatan graf, tingkat halusinasi, dan pembatasan perangkat keras. Cognee unggul dengan model besar berhalusinasi rendah (32B+) melalui Ollama tetapi pilihan ukuran sedang juga cocok untuk konfigurasi yang lebih ringan.

Perpustakaan Python Ollama sekarang mencakup kemampuan pencarian web OLlama web search. Dengan hanya beberapa baris kode, Anda dapat memperkuat LLM lokal Anda dengan informasi real-time dari web, mengurangi halusinasi dan meningkatkan akurasi.

Memilih penyimpanan vektor yang tepat dapat menentukan keberhasilan, biaya, dan skalabilitas aplikasi RAG Anda. Perbandingan menyeluruh ini mencakup opsi paling populer pada 2024-2025.

API Pencarian Web Ollama memungkinkan Anda memperluas LLM lokal dengan informasi web secara real-time. Panduan ini menunjukkan cara mengimplementasikan kemampuan pencarian web dalam Go, dari panggilan API sederhana hingga agen pencarian berfitur lengkap.

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.

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.