Temporal è un motore di workflow open-source di livello enterprise che consente agli sviluppatori di creare applicazioni di workflow durevoli, scalabili e tolleranti ai guasti utilizzando linguaggi di programmazione familiari come Go.
Strategia di osservabilità end-to-end per l'inferenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni basate su LLM
I sistemi LLM falliscono in modi che il monitoraggio tradizionale delle API non riesce a rilevare: le code si riempiono in silenzio, la memoria GPU si satura molto prima che la CPU appaia occupata e la latenza esplode a livello di batching anziché a livello dell’applicazione.
Metriche, dashboard, log e allarmi per sistemi di produzione — Prometheus, Grafana, Kubernetes e workload AI.
Osservabilità è la base dei sistemi di produzione affidabili.
Senza metriche, dashboard e allarmi, i cluster Kubernetes si degradano silenziosamente, i carichi di lavoro AI falliscono in silenzio e le regressioni di latenza passano inosservate fino a quando gli utenti non si lamentano.
Dal RAG di base alla produzione: chunking, ricerca vettoriale, reranking e valutazione in un'unica guida.
Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.
Controlla dati e modelli con LLM ospitati in-house
L’auto-ospedalizzazione degli LLM mantiene dati, modelli e inferenza sotto il tuo controllo: una via pratica per la sovranità dell’IA per team, imprese e nazioni.
Test di velocità LLM su RTX 4080 con 16 GB di VRAM
Eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) localmente offre privacy, funzionalità offline e costi zero per le API.
Questo benchmark rivela esattamente cosa ci si può aspettare da 14 popolari
LLM su Ollama con una RTX 4080.
L’ecosistema Rust sta esploso con progetti innovativi, in particolare negli strumenti per la codifica AI e nelle applicazioni per terminale.
Questo riepilogo analizza i repository Rust più popolari su GitHub di questo mese.
L’ecosistema Go continua a prosperare grazie a progetti innovativi che spaziano dall’AI, alle applicazioni auto-hosted e all’infrastruttura per sviluppatori. Questa panoramica analizza i repository Go più popolari su GitHub di questo mese.
vLLM è un motore di inferenza e servizio ad alto throughput e a basso consumo di memoria per modelli linguistici su larga scala (LLM), sviluppato dal laboratorio Sky Computing dell’Università della California, Berkeley.