LLM

Open WebUI is een krachtig, uitbreidbaar en functierijk zelfgehost webinterface voor het interactie met grote taalmodellen.

vLLM is een hoge doorvoer, geheugen-efficiënte engine voor inferentie en dienstverlening van grote taalmodellen (LLMs) ontwikkeld door het Sky Computing Lab van UC Berkeley.

De
NVIDIA DGX Spark
(GB10 Grace Blackwell) is
nu beschikbaar in Australië
bij grote PC-afnemers met lokale voorraad.
Als je de
wereldwijde DGX Spark prijzen en beschikbaarheid
volgde, dan zul je geïnteresseerd zijn om te weten dat de Australische prijzen variëren van $6.249 tot $7.999 AUD afhankelijk van de opslagconfiguratie en de verkoper.

De verspreiding van AI-generatieerde inhoud heeft een nieuw probleem geschapen: het onderscheiden van echte menselijke schrijving van “AI slop” - laagwaardige, massaproduceerde synthetische tekst.

Cognee is een Python-framework voor het bouwen van kennisgrafieken uit documenten met behulp van LLMs. Werkt het met zelfgehoste modellen?

Bij het werken met grote taalmodellen in productie is het verkrijgen van gestructureerde, typeveilige uitvoer van kritiek belang. Twee populaire frameworks - BAML en Instructor - nemen verschillende benaderingen om dit probleem op te lossen.

Kiezen voor de Beste LLM voor Cognee vereist een balans tussen de kwaliteit van het bouwen van grafieken, hallucinatiepercentages en hardwarebeperkingen.
Cognee excelleert met grotere modellen met lage hallucinatie (32B+) via Ollama, maar middelgrote opties werken voor lichtere opzetten.

De Ollama Python-bibliotheek bevat nu native OLlama web zoekfunctie mogelijkheden. Met slechts een paar regels code kunt u uw lokale LLMs verrijken met real-time informatie van het web, waardoor hallucinaties worden verminderd en de nauwkeurigheid wordt verbeterd.

Het kiezen van de juiste vector store kan het verschil maken tussen succes en falen van de prestaties, kosten en schaalbaarheid van je RAG-toepassing. Deze uitgebreide vergelijking bespreekt de meest populaire opties in 2024-2025.

Ollama’s Web Search API laat je lokale LLMs verrijken met real-time webinformatie. Deze gids laat je zien hoe je web zoekfunctionaliteiten in Go kunt implementeren, van eenvoudige API-aanroepen tot volledig uitgeruste zoekagenten.

Lokale implementatie van LLMs is steeds populairder geworden, aangezien ontwikkelaars en organisaties betere privacy, lagere latentie en grotere controle over hun AI-infrastructuur nastreven.

Aan de slag met AI- en ML-werkbelastingen die steeds complexer worden, is het belangrijk dat er robuuste orkestratiesystemen zijn. De eenvoud, prestaties en gelijktijdigheid van Go maken het ideaal om de orkestratielag van ML-pijplijnen te bouwen, zelfs als de modellen zelf in Python zijn geschreven.

Cross-modale ingebedden stellen een doorbraak voor in de kunstmatige intelligentie, waardoor begrip en redeneren mogelijk worden over verschillende gegefstypen binnen een gedeelde representatie-ruimte.

De democratisering van AI is nu een feit. Met open-source LLMs zoals Llama 3, Mixtral en Qwen die nu concurreren met eigenaarmodellen, kunnen teams krachtige AI-infrastructuur op consumentenhardware bouwen - kosten verminderen terwijl volledige controle wordt behouden over gegevensprivacy en implementatie.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) heeft zich veel verder ontwikkeld dan alleen het gebruik van vectorgelijkeniszoekopdrachten. LongRAG, Self-RAG en GraphRAG stellen de nieuwste ontwikkelingen in deze technologie voor.

FLUX.1-dev is een krachtig tekst-naar-afbeelding model dat indrukwekkende resultaten produceert, maar zijn geheugengebruik van 24GB+ maakt het lastig om te draaien op veel systemen. GGUF-quantisatie van FLUX.1-dev biedt een oplossing, met een verminderings van het geheugengebruik met ongeveer 50% terwijl de afbeeldingskwaliteit goed behouden blijft.