Docker

本地部署大型语言模型 随着开发人员和组织寻求增强的隐私性、减少延迟和对AI基础设施的更大控制权，变得越来越流行。

现代 Go 开发要求严格的代码质量标准。Go 的 Linter 在代码进入生产环境之前，会自动检测 bug、安全漏洞和风格不一致的问题。

随着人工智能和机器学习工作负载变得越来越复杂，对强大的编排系统的需求也变得更为迫切。Go语言的简洁性、性能和并发特性使其成为构建机器学习流水线的编排层的理想选择，即使模型本身是用Python编写的。

跨模态嵌入 代表了人工智能领域的一项突破，它使不同数据类型能够在统一的表示空间中实现理解和推理。

人工智能的民主化已经到来。
借助像 Llama 3、Mixtral 和 Qwen 这样的开源大语言模型（LLM），团队现在可以使用消费级硬件构建强大的 AI 基础设施 - 在降低成本的同时，仍能完全控制数据隐私和部署。

Prometheus 已成为监控云原生应用程序和基础设施的实际标准，提供指标收集、查询和与可视化工具的集成。

构建高性能 REST API with Go 已成为 Google、Uber、Dropbox 和无数初创公司驱动系统的一种标准方法。

Grafana 是领先的开源监控和可观测性平台，通过令人惊叹的可视化将指标、日志和跟踪转化为可操作的见解。

Helm 已彻底改变 Kubernetes 应用程序部署，通过引入传统操作系统中熟悉的软件包管理概念。

Linux 已成为数据科学专业人士事实上的操作系统，提供无与伦比的灵活性、性能和丰富的工具生态系统。

在 Docker Model Runner 中配置上下文大小 比它应该的要复杂得多。

Docker Model Runner 是 Docker 官方用于本地运行 AI 模型的工具，但
在 Docker Model Runner 中启用 NVidia GPU 加速
需要特定的配置。

当数据成为一种宝贵的资产时，保护它从未如此关键。
从信息被创建的那一刻起，到最终被丢弃，
其旅程充满了各种风险——无论是存储、传输，还是主动使用。

选择合适的无头CMS可以决定你的内容管理策略是成功还是失败。
让我们比较三种影响开发人员构建内容驱动型应用的开源解决方案。

nextcloud 是领先的开源、自托管云存储和协作平台，让您完全掌控自己的数据。

Immich 是一款革命性的开源、自托管照片和视频管理解决方案，它赋予你对记忆的完全控制权。凭借与 Google Photos 相媲美的功能，包括人工智能驱动的人脸识别、智能搜索和自动手机备份，同时确保你的数据在你自己的服务器上保持私密和安全。