DevOps

Jednym z najważniejszych narzędzi dla użytkowników systemu Linux to symulator terminala.

Open WebUI to potężny, rozszerzalny i bogato wyposażony samowystarczalny interfejs sieciowy do interakcji z modelami językowymi dużych rozmiarów.

vLLM to silny, wydajny silnik wdrażania i inferencji dla dużych modeli językowych (LLM), opracowany przez Sky Computing Lab z UC Berkeley.

Zainstalujesz KVM na Ubuntu 24.04, sprawdzając obsługę wirtualizacji procesora, instalując pakiety KVM/libvirt, włączając usługę libvirtd oraz (opcjonalnie) instalując virt‑manager w celu uzyskania interfejsu graficznego.

Poprawnie skonfigurowany bash prompt wyświetlający informacje o repozytorium git może znacząco poprawić Twoją wydajność pracy w środowisku programistycznym.

Uniwersalne menedżery pakietów zmieniły rozdzielczość dystrybucji oprogramowania w systemach Linux, czyniąc kompatybilność między dystrybucjami rzeczywistością. Snap i Flatpak pojawiły się jako główne rozwiązania, każde przynosząc unikalne podejście do rozwiązywania problemu zależności i fragmentacji dystrybucji.

Po automatycznym zainstalowaniu nowego jądra, Ubuntu 24.04 straciła połączenie sieciowe ethernet. To irytujące pytanie wystąpiło u mnie drugi raz, dlatego dokumentuję rozwiązanie, aby pomóc innym, którzy napotkali ten sam problem.

Wdrażanie witryny statycznej Hugo na AWS S3 przy użyciu AWS CLI oferuje solidne, skalowalne rozwiązanie do hostowania Twojej witryny. Niniejszy przewodnik pokrywa pełny proces wdrażania, od początkowego ustawienia po zaawansowane automatyzacje i strategie zarządzania pamięcią podręczną.

Testy oparte na tabelach są idiomicznym sposobem w Go na testowanie wielu scenariuszy w sposób efektywny. Połączone z wykonywaniem testów równolegle przy użyciu t.Parallel(), możesz znacząco zmniejszyć czas działania zestawu testów, szczególnie dla operacji ograniczonych przez I/O.

Dokumentacja API jest kluczowa dla każdej współczesnej aplikacji, a dla Go APIs Swagger (OpenAPI) stała się standardem branżowym. Dla programistów Go, swaggo oferuje eleganckie rozwiązanie do generowania szczegółowej dokumentacji API bezpośrednio z adnotacji w kodzie.

Lokalna wdrażanie LLM stało się coraz bardziej popularne, ponieważ programiści i organizacje poszukują większej prywatności, mniejszej opóźnienia i większej kontroli nad swoją infrastrukturą AI.

Nowoczesna rozwój w języku Go wymaga rygorystycznych standardów jakości kodu. Lintery dla Go automatyzują wykrywanie błędów, wadliwości bezpieczeństwa oraz niezgodności stylu przed ich dotarciem do produkcji.

Lintery Pythona to istotne narzędzia analizujące Twój kod pod kątem błędów, problemów stylowych oraz potencjalnych pułapek bez uruchamiania go. Wspierają one standardy kodowania, poprawiają czytelność i pomagają zespołom utrzymywać wysokiej jakości bazy kodu.

Z racji zwiększającej się złożoności obciążeń AI i ML, rosnące zapotrzebowanie na solidne systemy orkiestracji staje się jeszcze większe.
Prosta konstrukcja, wydajność i współbieżność Go czynią z niego idealny wybór do budowania warstwy orkiestracji rur ML, nawet wtedy, gdy same modele są napisane w Pythonie.

Opakowanie Pythona uległo znacznym zmianom, a nowoczesne narzędzia i standardy sprawiają, że dystrybucja Twojego kodu jest łatwiejsza niż kiedykolwiek.

Demokratyzacja AI jest tu. Z powodu otwartych źródeł LLM takich jak Llama 3, Mixtral i Qwen, które teraz rywalizują z modelami prywatnymi, zespoły mogą tworzyć potężną infrastrukturę AI za pomocą sprzętu konsumenta - znacznie obniżając koszty, jednocześnie utrzymując pełną kontrolę nad prywatnością danych i wdrażaniem.