home.social

#ollama — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #ollama, aggregated by home.social.

  1. Никто не просил — а я сделал банку робота-секретаря

    Я люблю решать нерешаемые проблемы , делать людям жизнь легче, тестить гипотезы , создавать крутые продукты . Так меня позвали работать в Уралсиб, где я решил создать робота-секретаря, помогающий со встречами и созвонами.

    habr.com/ru/companies/uralsib/

    #роботсекретарь #транскрибация #whispercpp #диаризация #yandexgpt #WebRTC #ollama #Exchange_Web_Services #DimaTorzok #закрытый_контур

  2. This weekend I installed #freebsd on a laptop. My goal is to make this my work laptop. In the past I used Ubuntu/Debian and MacOS. FreeBSD works great. Functional, basic, stable. It was a bit of a search for a simple ai coding agent. I ended up with crush. Works well with my local #ollama installation. But networking revealed it was 'phoning home'. A lot of software does that these days. Not only big tech. The pf firewall made it easy to end this behavior!

  3. Локальный ассистент для зумов, часть 2: как граф встреч становится памятью и почему ему можно верить

    В первой части я собрал локального ассистента для созвонов: диаризация, стенограмма, граф знаний в Obsidian, ноль облаков. За полтора месяца ежедневной работы оказалось, что записать встречу — меньшая половина дела. Вторая часть — про то, как граф живёт неделями и почему ему можно верить: факты с датами «с» и «по», провенанс цитат из стенограммы, досье как этаж между поиском и графом, ночной прогон, песочница для облака, поиск по блокам и скрипт «забыть встречу целиком». Кода мало, устройства много. Читать дальше

    habr.com/ru/articles/1078828/

    #локальные_llm #ассистент_встреч #ollama #диаризация #граф_знаний #graphrag #obsidian #speechtotext #zoom #приватность

  4. Локальный ассистент для зумов, часть 2: как граф встреч становится памятью и почему ему можно верить

    В первой части я собрал локального ассистента для созвонов: диаризация, стенограмма, граф знаний в Obsidian, ноль облаков. За полтора месяца ежедневной работы оказалось, что записать встречу — меньшая половина дела. Вторая часть — про то, как граф живёт неделями и почему ему можно верить: факты с датами «с» и «по», провенанс цитат из стенограммы, досье как этаж между поиском и графом, ночной прогон, песочница для облака, поиск по блокам и скрипт «забыть встречу целиком». Кода мало, устройства много. Читать дальше

    habr.com/ru/articles/1078828/

    #локальные_llm #ассистент_встреч #ollama #диаризация #граф_знаний #graphrag #obsidian #speechtotext #zoom #приватность

  5. Локальный ассистент для зумов, часть 2: как граф встреч становится памятью и почему ему можно верить

    В первой части я собрал локального ассистента для созвонов: диаризация, стенограмма, граф знаний в Obsidian, ноль облаков. За полтора месяца ежедневной работы оказалось, что записать встречу — меньшая половина дела. Вторая часть — про то, как граф живёт неделями и почему ему можно верить: факты с датами «с» и «по», провенанс цитат из стенограммы, досье как этаж между поиском и графом, ночной прогон, песочница для облака, поиск по блокам и скрипт «забыть встречу целиком». Кода мало, устройства много. Читать дальше

    habr.com/ru/articles/1078828/

    #локальные_llm #ассистент_встреч #ollama #диаризация #граф_знаний #graphrag #obsidian #speechtotext #zoom #приватность

  6. Как я собрала локальную MCP-платформу для мониторинга промышленных данных

    Что получится, если собрать PostgreSQL, Airflow, JupyterLab, MinIO, Superset, шесть MCP-сервисов и локальную модель Ollama в одном Docker Compose-стенде? Показываю полный путь синтетических промышленных данных: от витрин и проверок качества до Parquet-артефактов, MCP-инструментов и LLM-пояснений. Внутри — архитектура, воспроизводимый запуск, результаты проверок и открытый репозиторий.

    habr.com/ru/articles/1064802/

    #MCP #Model_Context_Protocol #Data_Engineering #Apache_Airflow #PostgreSQL #Docker_Compose #MinIO #Ollama #JupyterLab #ETL

  7. Как я собрала локальную MCP-платформу для мониторинга промышленных данных

    Что получится, если собрать PostgreSQL, Airflow, JupyterLab, MinIO, Superset, шесть MCP-сервисов и локальную модель Ollama в одном Docker Compose-стенде? Показываю полный путь синтетических промышленных данных: от витрин и проверок качества до Parquet-артефактов, MCP-инструментов и LLM-пояснений. Внутри — архитектура, воспроизводимый запуск, результаты проверок и открытый репозиторий.

    habr.com/ru/articles/1064802/

    #MCP #Model_Context_Protocol #Data_Engineering #Apache_Airflow #PostgreSQL #Docker_Compose #MinIO #Ollama #JupyterLab #ETL

  8. Как я собрала локальную MCP-платформу для мониторинга промышленных данных

    Что получится, если собрать PostgreSQL, Airflow, JupyterLab, MinIO, Superset, шесть MCP-сервисов и локальную модель Ollama в одном Docker Compose-стенде? Показываю полный путь синтетических промышленных данных: от витрин и проверок качества до Parquet-артефактов, MCP-инструментов и LLM-пояснений. Внутри — архитектура, воспроизводимый запуск, результаты проверок и открытый репозиторий.

    habr.com/ru/articles/1064802/

    #MCP #Model_Context_Protocol #Data_Engineering #Apache_Airflow #PostgreSQL #Docker_Compose #MinIO #Ollama #JupyterLab #ETL

  9. Токенная разработка: почему я плачу $200 в месяц, а не $800 за устаревшее железо

    $800 на видеокарту которая устареет через год или $200/мес с доступом к frontier-моделям? Вот мои цифры

    habr.com/ru/articles/1030678/

    #LLM #API #токены #GPU #локальные_модели #Ollama #tokenomics #AI_разработка #стоимость_разработки

  10. 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.

    habr.com/ru/companies/ruvds/ar

    #IBM #мейнфреймы #Telum_II #AnythingLLM #ChatGPT #Meta #обман #человечество #Mount_Diablo #IBM_z16 #самохостинг #ЦОД #датацентр #WatsonX #Copilot #Twinny #llamafile #Ollama #GPT4All #FraudGPT #WormGPT #Khoj #LocalAI #ruvds_статьи