OpenClaw to samodzielnie hostowany asystent AI zaprojektowany do działania z lokalnymi środowiskami uruchomieniowymi LLM, takimi jak Ollama, lub z modelami opartymi na chmurze, takimi jak Claude Sonnet.
Temporal to open-source, enterpriseowy silnik przepływów pracy, który umożliwia programistom tworzenie trwały, skalowalnych i odpornych na błędy aplikacji przepływów pracy przy użyciu znajomych języków programowania, takich jak Go.
Strategia end-to-endowej obserwowalności dla wnioskowania LLM i aplikacji LLM
Systemy LLM zawodzą w sposób, który klasyczne monitorowanie API nie potrafi wykryć — kolejki wypełniają się cicho, pamięć GPU osiąga maksymalny poziom dłużej niż CPU wygląda na zajęte, a opóźnienia rosną na warstwie partii, a nie na warstwie aplikacji. Niniejszy przewodnik pokrывает kompleksową
strategię obserwowalności dla wnioskowania LLM i aplikacji LLM:
co mierzyć, jak je zainstalować za pomocą Prometheus, OpenTelemetry i Grafana, oraz jak wdrożyć pipeline telemetryczny w dużej skali.
Metryki, pulpity, logi i alerty dla systemów produkcyjnych — Prometheus, Grafana, Kubernetes oraz obciążenia AI.
Obserwowalność jest fundamentem niezawodnych systemów produkcyjnych.
Bez metryk, dashboardów i systemów powiadamiania klastry Kubernetes ulegają degradacji, obciążenia AI zawieszają się bez ostrzeżenia, a regresje opóźnień pozostają niezauważone aż do zgłoszeń użytkowników.
Od podstaw RAG do wdrożenia: chunking, wyszukiwanie wektorowe, reranking i ewaluacja w jednym przewodniku.
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.
Kontroluj dane i modele za pomocą własnych, lokalnie hostowanych LLM
Hositing własny LLM daje kontrolę nad danymi, modelami i wnioskowaniem – jest to praktyczna droga do sukwerenności AI dla zespołów, przedsiębiorstw i krajów.
Test prędkości LLM na RTX 4080 z 16 GB pamięci VRAM
Uruchamianie dużych modeli językowych lokalnie zapewnia prywatność, możliwość pracy offline oraz zerowe koszty API.
Ten benchmark ujawnia dokładnie, czego można oczekiwać od 14 popularnych
LLM w Ollama na RTX 4080.
Ekosystem Python w tym miesiącu jest zdominowany przez Claude Skills oraz narzędzia dla agentów AI.
Ten przegląd analizuje
topowe repozytoria Pythona na GitHubie.
Ekostruktura Rusta eksploduje z innowacyjnych projektów, szczególnie w narzędziach do kodowania AI i aplikacjach terminalowych.
Ten przegląd analizuje najpopularniejsze repozytoria Rusta na GitHubie w tym miesiącu.
Ekosystem Go nadal rozwija się dzięki innowacyjnym projektom obejmującym narzędzia AI, aplikacje samozhostowane oraz infrastrukturę dla programistów. Niniejszy przegląd analizuje najbardziej popularne repozytoria Go na GitHub w tym miesiącu.
Szybkie wnioskowanie LLM z wykorzystaniem API OpenAI
vLLM to wysokioprądowy, oszczędny pamięciowo silnik inferencji i serwowania dla Dużych Modeli Językowych (LLM), opracowany przez Laboratorium Obliczeń Nieba UC Berkeley.
Prawdziwe ceny w AUD od australijskich sprzedawców już teraz.
NVIDIA DGX Spark](https://www.glukhov.org/pl/hardware/ai/nvidia-dgx-spark/ “NVIDIA DGX Spark - mały superkomputer AI”)
(GB10 Grace Blackwell) jest
dostępny w Australii
w głównych sklepach z komputerami, z miejscowym zapasem.
Jeśli śledzicie
ceny i dostępność DGX Spark na świecie,
zainteresuje Was zapewne, że ceny w Australii wahają się od 6 249 do 7 999 AUD w zależności od konfiguracji pamięci masowej i sprzedawcy.