AI

Demokratiseringen av AI är här. Med öppna källkods-LLMs som Llama 3, Mixtral och Qwen som nu konkurrerar med proprietära modeller kan team bygga kraftfull AI-infrastruktur med konsumenthårdvara - sänka kostnader samtidigt som full kontroll bibehålls över datasekretess och distribution.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) har utvecklats långt bortom enkel vektorsimilitetssökning. LongRAG, Self-RAG och GraphRAG representerar den senaste utvecklingen inom dessa möjligheter.

FLUX.1-dev är en kraftfull text-till-bild-modell som producerar imponerande resultat, men dess minneskrav på 24GB+ gör den svår att köra på många system. GGUF-kvantisering av FLUX.1-dev erbjuder en lösning, reducerar minnesanvändningen med cirka 50% samtidigt som bildkvaliteten bibehålls.

Konfigurera kontextstorlekar i Docker Model Runner är mer komplicerat än det borde vara.

Black Forest Labs har släppt FLUX.1-Kontext-dev, en avancerad bild-till-bild AI-modell som förstärker befintliga bilder med hjälp av textinstruktioner.

Docker Model Runner är Docks officiella verktyg för att köra AI-modeller lokalt, men aktivering av NVidia GPU-accelerering i Docker Model Runner kräver specifik konfiguration.

Tokenoptimering är den kritiska färdigheten som skiljer kostnadseffektiva LLM-applikationer från budgetdrainande experiment.

Immich är en revolutionerande open-source, självhostad lösning för hantering av foton och videoklipp som ger dig full kontroll över dina minnen. Med funktioner som konkurrerar med Google Photos - inklusive AI-drivet ansiktsigenkänning, smart sökning och automatisk mobilbackup - allt medan dina data förblir privata och säkra på din egen server.

Jag grävde fram några intressanta prestandatester av GPT-OSS 120b som körs på Ollama över tre olika plattformar: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio och RTX 4080. GPT-OSS 120b-modellen från Ollama-biblioteket väger 65GB, vilket innebär att den inte passar i de 16GB VRAM som finns i en RTX 4080 (eller den nyare RTX 5080).

Model Context Protocol (MCP) revolutionerar hur AI-assistenter interagerar med externa datorkällor och verktyg. I den här guiden kommer vi att utforska hur man bygger MCP servrar i Python, med exempel som fokuserar på webbsökning och skrapning.

Docker Model Runner (DMR) är Docks officiella lösning för att köra AI-modeller lokalt, introducerad i april 2025. Den här snabbreferensen ger en översikt över alla viktiga kommandon, konfigurationer och bästa praxis.

Körning av stora språkmodeller (LLMs) lokalt har blivit alltmer populärt för integritet, kostnadskontroll och offline-funktioner. Landskapet förändrades betydligt i april 2025 när Docker introducerade Docker Model Runner (DMR), deras officiella lösning för AI-modelldistribution.

Framtiden för AI handlar inte bara om smartare modeller - det handlar om smartare silikon. Specialiserad hårdvara för LLM-inferens driver en revolution liknande Bitcoin-minerings övergång till ASICs.

NVIDIA DGX Spark är verkligt, till salu 15 oktober 2025, och riktar sig till CUDA-utvecklare som behöver lokalt LLM-arbete med en integrerad NVIDIA AI-stack. US MSRP $3,999; UK/DE/JP detaljhandel är högre på grund av moms och kanaler. AUD/KRW offentliga prislappar är inte ännu allmänt publicerade.

Den här guiden ger en omfattande översikt över tillgängliga Go SDKs för Ollama och jämför deras funktioner.

Här är en jämförelse mellan Qwen3:30b och GPT-OSS:20b som fokuserar på instruktionsföljande och prestandaparametrar, specifikationer och hastighet: