AI

LocalAI QuickStart: Voer OpenAI-compatibele LLM's lokaal uit

LocalAI QuickStart: Voer OpenAI-compatibele LLM's lokaal uit

Host OpenAI-compatibele API's in enkele minuten met LocalAI.

LocalAI is een self-hosted, local-first inference server die ontworpen is om te gedragen als een drop-in OpenAI API voor het uitvoeren van AI-werklasten op uw eigen hardware (laptop, workstation of on-premise server).

Snelstart van llama.cpp met CLI en server

Snelstart van llama.cpp met CLI en server

Hoe u OpenCode installeert, configureert en gebruikt

Ik keer steeds terug naar llama.cpp voor lokale inferentie: het geeft je controle die Ollama en anderen abstracteren, en het werkt gewoon. Het is eenvoudig om GGUF-modellen interactief uit te voeren met llama-cli of een OpenAI-compatibele HTTP-API bloot te stellen met llama-server.

AI-ontwikkeltools: De complete gids voor AI-aangedreven ontwikkeling

AI-ontwikkeltools: De complete gids voor AI-aangedreven ontwikkeling

Kunstmatige intelligentie (AI) hervormt de manier waarop software wordt geschreven, gecontroleerd, uitgebracht en onderhouden. Van AI-coderingsassistenten tot GitOps-automatisering en DevOps-workflows: ontwikkelaars vertrouwen nu op AI-aangedreven tools in de volledige softwarelevenscyclus.

Airtable voor ontwikkelaars en DevOps - Plannen, API, Webhooks en Go/Python-voorbeelden

Airtable voor ontwikkelaars en DevOps - Plannen, API, Webhooks en Go/Python-voorbeelden

Airtable - Vrije planlimieten, API, webhooks, Go & Python.

Airtable is het beste te beschouwen als een low-code toepassingsplatform dat is opgebouwd rondom een samenwerkende “database-achtige” spreadsheet UI - ideaal voor het snel maken van operationele tools (interne trackers, lichte CRM’s, content pijplijnen, AI evaluatie wachtrijen) waarbij niet-ontwikkelaars een vriendelijke interface nodig hebben, maar ontwikkelaars ook een API oppervlak nodig hebben voor automatisering en integratie.

Observability voor LLM-systemen: Metrieken, Traces, Logs en Testen in Productie

Observability voor LLM-systemen: Metrieken, Traces, Logs en Testen in Productie

Eind-aan-eind observabiliteitsstrategie voor LLM-inferentie en LLM-toepassingen

LLM-systemen falen op manieren die traditionele API-bewaking niet kan oppassen — wachtrijen vullen zich stil, GPU-geheugen wordt lang voor CPU-busigheid volledig gebruikt, en latentie explodeert op het batchlaag-niveau in plaats van op het applicatie-laag-niveau. Deze gids behandelt een eind-afwerking observabiliteitsstrategie voor LLM-inferentie en LLM-toepassingen: wat je moet meten, hoe je het moet instrumenteren met Prometheus, OpenTelemetry en Grafana, en hoe je de telemetriepijplijn op schaal moet implementeren.