SelfHosting

Долгое время у llama.cpp была явная ограничение:
можно было обслуживать только одну модель на процесс, и для переключения требовался перезапуск.

Управление персональными знаниями охватывает Obsidian, Logseq, DokuWiki, Zettelkasten и методологию PARA — правильный выбор зависит от того, что вам нужно: локальный граф заметок, самовосстанавливаемый вики-сайт или рабочий процесс, управляемый через аутлайнеры.

Hermes AI assistant, официально задокументированный как Hermes Agent, позиционируется не как простое обертывание чата.

У OpenClaw есть два типа расширений, которые легко перепутать.

Плагины расширяют среду выполнения. Навыки (skills) расширяют поведение агента.

Эта статья посвящена плагинам OpenClaw — нативным пакетам шлюза, которые добавляют каналы, провайдеры моделей, инструменты, речевые функции, память, медиа, веб-поиск и другие возможности runtime.

OpenClaw выглядит просто в демонстрациях. В продакшене он становится системой.

Vane — это один из наиболее прагматичных проектов в пространстве «поиска с использованием ИИ и цитированием»: самохостинговое средство ответов, которое сочетает в себе живой поиск в вебе с локальными или облачными LLM, сохраняя при этом полный контроль над всем стеком технологий.

Hermes Agent — это автономный, не привязанный к конкретной модели AI-ассистент, который работает на локальном компьютере или недорогом VPS, взаимодействует через терминал и интерфейсы обмена сообщениями, а также совершенствуется со временем, превращая повторяющиеся задачи в переиспользуемые навыки.

Text Generation Inference (TGI) обладает очень специфической энергетикой. Это не самый новый проект на улице инференса, но это тот, который уже научился, как происходит работа в продакшене, —

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для развертывания больших языковых и мультимодальных моделей, созданный для обеспечения низколатентного и высокопроизводительного вывода на устройствах от одной GPU до распределенных кластеров.

Вскоре вы будете жонглировать vLLM, llama.cpp и другими решениями — каждый стек на своем порту. Все downstream-системы все еще хотят один базовый URL /v1; иначе вы постоянно переставляете порты, профили и одноразовые скрипты. llama-swap — это прокси /v1 перед этими стеками.

Я постоянно возвращаюсь к llama.cpp для локального инференса — он дает контроль, который скрывают Ollama и другие решения, и просто работает. Легко запускать модели GGUF интерактивно через llama-cli или предоставлять совместимый с OpenAI HTTP-интерфейс через llama-server.

Большинство локальных настроек ИИ начинаются одинаково: модель, среда выполнения и интерфейс чата.

Выбор правильной headless CMS может сделать или сломать вашу стратегию управления контентом. Давайте сравним три открытых решения, которые влияют на то, как разработчики создают приложения, основанные на контенте.

Здесь я перечислю некоторые инструменты для программирования с помощью ИИ и ИИ-ассистентов для написания кода, а также их преимущества.