Используем LocalDocs плагин для генерации кода по документации

⚛️ Используем LocalDocs плагин для генерации кода по документации

«Используя nomic-embeded-text мы можем создать базу знаний для текстовых моделей LLama.»

В этой статье я покажу на практике, как создать базу типовых вопросов-ответов для автоматизации онбординга джунов. Без консоли, без anaconda, без docker, без драйверов CUDA, всё настраивается через GUI мышкой через Setup.exe

Генерируем документацию через ИИ, генерируем код по документации через ИИ. Не работа а удовольствие

Читать далее

#typescript #react #javascript #anaconda #python #chatgpt #документация #gpt4all #llama #ai | @habr_ai

Второе пришествие мейнфреймов. Всё больше компаний хотят запускать ИИ у себя в офисе




Мейнфрейм IBM z16 во время лабораторных тестов в 2022 г, источник





Приложения ИИ находят применение в бизнесе. Но есть проблема: корпоративные данные и документация представляют коммерческую тайну. Их нельзя передавать на сторону, тем более в облачную систему машинного обучения. Кроме того, что сама передача небезопасна, так ещё и публичная модель будет обучаться на наших секретах, а потом помогать конкурентам.





В общем, у коммерческих компаний остаётся один вариант: поднимать собственный сервер или вычислительный кластер с ИИ. Таким образом, из эпохи облачных вычислений мы возвращаемся к старому доброму самохостингу, только сейчас это самохостинг GPU, серверы и мейнфреймы.

Читать дальше →

#ibm #мейнфреймы #telum_ii #anythingllm #chatgpt #meta #обман #человечество #mount_diablo #ibm_z16 #самохостинг #цод #дата_центр #watsonx #copilot #twinny #llamafile #ollama #gpt4all #fraudgpt #wormgpt #khoj #localai #ruvds_статьи | @habr_ai

Запускаем личный АИ-инфоконвейер: как я строю систему смыслового мониторинга с YAML и GPT

Мне приходится тратить много времени на мониторинг арбитража, госзакупок и других документов: PDF на сотни страниц, новости с «водой», RSS при этом отсутствует.

Поэтому я решил разработать open-source инструмент, который сам проверяет сайты, скачивает документы и с помощью локального ИИ (GPT4All / DeepSeek) делает краткую смысловую выжимку по YAML-шаблону.

Он должен работать как конвейер: источник → шаблон → интерпретация → результат. Локально, без облаков. И объединять всё в единую ленту новостей.

Сейчас я дорабатываю MVP — и я хочу понять, какие шаблоны наблюдения наиболее востребованы: законопроекты, торги, релизы, или что-то ещё? Читать далее

#ai #парсинг #llm #gpt4all #yaml #open_source #self_hosted #cli #automation #documents | @habr_ai

Как запустить нейросеть у себя на компьютере: 4 простых инструмента

Вы когда‑нибудь задумывались, как это — иметь мощь языковой модели прямо на вашем компьютере? Экспериментировать с LLM (большими языковыми моделями) локально — словно открыть тайную дверь в мир ИИ... Вам открыт широкий горизонт для исследований, творчества и практического применения.

Но как запустить нейросеть на компьютере, если вы не Google? Хорошая новость: в 2025 году это стало проще и доступнее, чем когда‑либо! Вам не нужен суперкомпьютер (хотя мощная видеокарта значительно ускорит процесс). Современные эффективные модели и специализированное ПО делают локальный запуск нейросети реальностью для многих пользователей.

Давайте разберемся, что для этого нужно. Мы рассмотрим 7 наиболее оптимальных для локального запуска моделей — Llama✶, Qwen, DeepSeek, Phi, Gemma, Mistral, Granite, — а также 4 быстрые и удобные программы: Ollama, LM Studio, Jan и GPT4All. Читать далее

#локальный_запуск_нейросетей #ollama #lm_studio #jan #gpt4all | @habr_ai