セルフホスティング SearXNG
SearXNGに関するいくつかの詳細
SearXNG は、Searx からフォークされた無料でオープンソースのフェデレーテッドメタサーチエンジンです。 GitHub 上の SearXNG プロジェクト は 15,000 以上のスターを獲得しています。
SearXNGに関するいくつかの詳細
SearXNG は、Searx からフォークされた無料でオープンソースのフェデレーテッドメタサーチエンジンです。 GitHub 上の SearXNG プロジェクト は 15,000 以上のスターを獲得しています。
Pythonプログラムを単一ファイルに組み合わせる
PyInstallerを使用して、Linux、Windows、Macで動作するスタンドアロンの実行ファイルとしてPythonのプログラムをパッケージ化できます。
最も効率的ではありませんが、使用可能です。
Twitter/X/Facebook/Redditの代替サービス
主流のソーシャルネットワークプラットフォームの世界は非常に広大です。
一方で、代替プラットフォーム - フェデリブの世界は、その規模に比べて非常に小さく、フェデリブサービスとその統計について紹介します。
フェデリブの普及状況についてご紹介します。
Hugoのテーマが構造化データをサポートしない場合...
Googleは検索結果に、Movie details(映画の詳細)、Job postings(求人情報)、Event(イベント)およびCourse information(コース情報)などの強化を表示しています。これらはウェブサイトの Structured Dataから取得しています。以下に、 How to add Structured Data to the site using Hugo generatorの方法を紹介します。
更新されたOllamaコマンド一覧 - ls, ps, run, serve など
このOllama CLI チェックリストは、ollama ls、ollama serve、ollama run、ollama ps、モデル管理、および一般的なワークフローに焦点を当てており、コピー/ペーストできる例も含まれています。
次のLLMテストラウンド
ほども前、リリースされました。最新の状況を確認し、Mistral Smallの他のLLMと比較したパフォーマンスをテストしてみましょう。
統合システムのオプション
統合システム(https://www.glukhov.org/ja/post/2024/11/selfhosted-integration/ “統合システムの比較”)は、多くの有料接続モジュールといくつかの無料モジュールを備えた商用のもの、または少し奇妙なライセンス付きの無料のもの、またはセルフホスティング用に準備済みでないものなど、さまざまな形態があります。
YaCyはP2P型のセルフホスト検索エンジンです。
YaCyは、個人や組織が独自の検索ポータルを運営したり、グローバルな検索ピアネットワークに参加したりできる分散型、ピアツーピア(P2P)の検索エンジンです。
ステップバイステップの手順
Howto: KubernetesをKubesprayでインストール、環境の設定、インベントリの構成、およびAnsibleプレイブックの実行を含みます。
よく使用される k8s コマンドとそのパラメータ
こちらが私のk8s cheat sheetで、Kubernetesの最も重要なコマンドと、インストールからコンテナの実行、クリーンアップまでのかんねんをカバーしています:
よく使用されるDockerコマンドのパラメータ
ここに Docker cheat sheet があります。これは、インストールからコンテナの実行、クリーンアップまで、最も重要なコマンド および概念をカバーしています。
テキストから画像を生成する画期的な新しいAIモデル
最近、ブラックフォレスト・ラボズは一連のテキストから画像を生成するAIモデルを公開しました。これらのモデルは、出力品質が非常に高いとされています。試してみましょう
2つのセルフホスト型AI検索エンジンの比較
美味しい料理は目にも楽しめます。 しかし、本記事ではAIに基づく2つの検索システム、FarfalleとPerplexicaを比較します。
ローカルでCopilotスタイルのサービスを実行する?簡単!
とてもエキサイティングですね!
CopilotやPerplexity.aiに頼って、世界中に自分の目的を明かす代わりに、今や自らのPCや高性能なノートPC上で同様のサービスをホストできるようになりました!
論理的誤謬の検出のテスト
最近、いくつかの新しいLLMがリリースされました。
非常にエキサイティングな時代です。
論理的誤謬の検出能力を確認するためにテストしてみましょう。
選択肢は多くないが、それでも……。
LLM(大規模言語モデル)のUI(ユーザーインターフェース)に初めて触れた時、それらは積極的に開発中で、今ではいくつかは本当に優れたものとなっています。