Zdominuj lokalne wdrażanie LLM za pomocą 12+ porównanych narzędzi
Lokalna wdrażanie LLM stało się coraz bardziej popularne, ponieważ programiści i organizacje poszukują większej prywatności, mniejszej opóźnienia i większej kontroli nad swoją infrastrukturą AI.
Wdrażaj sztuczną inteligencję na poziomie przedsiębiorstwa na sprzęcie o niskim koszcie za pomocą otwartych modeli
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.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG – techniki przyszłościowego pokolenia
Generacja Augmentowana Przeszukiwaniem (RAG) zaawansowała się znacznie dalej niż proste przeszukiwanie podobieństwa wektorów. LongRAG, Self-RAG i GraphRAG reprezentują najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie.
Zredukuj koszty LLM o 80% dzięki inteligentnej optymalizacji tokenów
Optymalizacja tokenów to kluczowe umiejętności, które oddzielają kosztowne aplikacje LLM od doświadczeń zużycia budżetu.
Python do konwersji HTML na czysty, gotowy do użycia przez LLM Markdown
Konwersja HTML na Markdown to podstawowe zadanie w współczesnych przepływach pracy programistycznych, szczególnie przygotowując treści internetowe do Large Language Models (LLM), systemów dokumentacji lub generatorów stron statycznych takich jak Hugo.
Integruj Ollama z Go: przewodnik po SDK, przykłady i najlepsze praktyki w środowisku produkcyjnym.
Ten przewodnik oferuje kompleksowy przegląd dostępnych Go SDKs dla Ollama i porównuje ich zestawy funkcji.
Porównanie prędkości, parametrów i wydajności tych dwóch modeli
Oto porównanie między Qwen3:30b a GPT-OSS:20b skupiające się na przestrzeganiu instrukcji i parametrach wydajności, specyfikacjach oraz prędkości:
+ Konkretne Przykłady Używania Myślących LLMów
W tym wpisie omówimy dwa sposoby łączenia swojej aplikacji Python z Ollama: 1. Poprzez HTTP REST API; 2. Poprzez oficjalną bibliotekę Pythona dla Ollama.
Slightly different APIs require special approach. Slightly different APIs require special approach.
Oto porównanie wsparcia w formie obok siebie dla strukturalnego wyjścia (otrzymywanie niezawodnego JSON) wśród popularnych dostawców LLM, wraz z minimalnymi przykładami w Pythonie
Kilka sposobów na uzyskanie strukturalnego wyjścia z Ollama
Duże modele językowe (LLMs)
są potężne, ale w środowisku produkcyjnym rzadko chcemy wolnych paragrafów.
Zamiast tego chcemy przewidywalne dane: atrybuty, fakty lub strukturalne obiekty, które można przekazać do aplikacji.
To Strukturalne wyjście LLM.
Wdrażanie RAG? Oto kilka fragmentów kodu w Go - 2...
Ponieważ standardowy Ollama nie ma bezpośredniego interfejsu API do ponownego rangowania, musisz zaimplementować ponowne rangowanie przy użyciu Qwen3 Reranker w GO generując embeddingi dla par zapytań i dokumentów oraz oceniając je.
Wdrażanie RAG? Oto kilka fragmentów kodu w Golang...
To ta mała przykładowa wersja kodu Go do rerankingu, która wywołuje Ollama w celu wygenerowania wektorów dla zapytania oraz dla każdego kandydującego dokumentu, następnie sortuje malejąco według podobieństwa kosinusowego.
Nowe, wspaniałe modele LLM dostępne w Ollama
Modele Qwen3 Embedding i Reranker to najnowsze wersje w rodzinie Qwen, specjalnie zaprojektowane do zaawansowanych zadań w zakresie wstawiania tekstu, wyszukiwania i ponownego rangowania.
Kontynuując temat wyciągania danych z html
Jeśli szukasz odpowiednika Beautiful Soup w Go, kilka bibliotek oferuje podobną funkcjonalność parsowania i skrapowania HTML:
LLM do wyodrębniania tekstu z HTML...
W bibliotece modeli Ollama znajdują się modele, które potrafią przekształcać zawartość HTML w Markdown, co jest przydatne w zadaniach konwersji treści.
Krótki wykaz dostawców LLM
Użycie modeli językowych (LLM) nie jest bardzo drogie, może nie być potrzeby zakupu nowego, wspaniałego GPU.
Oto lista dostawców LLM w chmurze: dostawcy LLM w chmurze z LLM, które hostują.
