#wideo — Public Fediverse posts

Zbudowałem prywatnego ChatGPT na Macu mini M6

Czy lokalny LLM na Macu mini M6 ma w ogóle sens? Tym razem konfiguruję Maca mini jako headless server, czyli komputer działający bez monitora i klawiatury, do którego łączę się zdalnie z MacBooka Pro.

Po drodze jest dummy HDMI, BetterDisplay i własna rozdzielczość 16:10, ale najważniejsza część zaczyna się później: AnythingLLM, oMLX, lokalny Qwen 3.5 9B, własna baza dokumentów i próba zbudowania prywatnego chatbota na podstawie transkrypcji podcastu. Sprawdzam, jak taki model radzi sobie z wyszukiwaniem konkretnych informacji, gdzie zaczyna halucynować, jak szybko działa na 24 GB RAM-u i czy rzeczywiście da się na nim sensownie pracować bez wysyłania danych do chmury. Wnioski są trochę brutalne: do prostych zadań, RAG-u i prywatnego przeszukiwania dokumentów lokalne AI ma sens, ale kiedy przyzwyczaimy się do współczesnych modeli online i agentów, powrót do małego lokalnego LLM-u potrafi boleć. Przy okazji pokazuję całą konfigurację, sposób działania embeddera, lokalnej bazy danych, cache, llama servera oraz wyjaśniam, dlaczego do poważniejszej zabawy z AI w Macu mini raczej wybrałbym 32 GB RAM-u niż 24 GB.

Zapraszam do materiału.

Zbudowałem prywatnego ChatGPT na Macu mini M6

Czy lokalny LLM na Macu mini M6 ma w ogóle sens? Tym razem konfiguruję Maca mini jako headless server, czyli komputer działający bez monitora i klawiatury, do którego łączę się zdalnie z MacBooka Pro.

Po drodze jest dummy HDMI, BetterDisplay i własna rozdzielczość 16:10, ale najważniejsza część zaczyna się później: AnythingLLM, oMLX, lokalny Qwen 3.5 9B, własna baza dokumentów i próba zbudowania prywatnego chatbota na podstawie transkrypcji podcastu. Sprawdzam, jak taki model radzi sobie z wyszukiwaniem konkretnych informacji, gdzie zaczyna halucynować, jak szybko działa na 24 GB RAM-u i czy rzeczywiście da się na nim sensownie pracować bez wysyłania danych do chmury. Wnioski są trochę brutalne: do prostych zadań, RAG-u i prywatnego przeszukiwania dokumentów lokalne AI ma sens, ale kiedy przyzwyczaimy się do współczesnych modeli online i agentów, powrót do małego lokalnego LLM-u potrafi boleć. Przy okazji pokazuję całą konfigurację, sposób działania embeddera, lokalnej bazy danych, cache, llama servera oraz wyjaśniam, dlaczego do poważniejszej zabawy z AI w Macu mini raczej wybrałbym 32 GB RAM-u niż 24 GB.

Zapraszam do materiału.

Zbudowałem prywatnego ChatGPT na Macu mini M6

Czy lokalny LLM na Macu mini M6 ma w ogóle sens? Tym razem konfiguruję Maca mini jako headless server, czyli komputer działający bez monitora i klawiatury, do którego łączę się zdalnie z MacBooka Pro.

Po drodze jest dummy HDMI, BetterDisplay i własna rozdzielczość 16:10, ale najważniejsza część zaczyna się później: AnythingLLM, oMLX, lokalny Qwen 3.5 9B, własna baza dokumentów i próba zbudowania prywatnego chatbota na podstawie transkrypcji podcastu. Sprawdzam, jak taki model radzi sobie z wyszukiwaniem konkretnych informacji, gdzie zaczyna halucynować, jak szybko działa na 24 GB RAM-u i czy rzeczywiście da się na nim sensownie pracować bez wysyłania danych do chmury. Wnioski są trochę brutalne: do prostych zadań, RAG-u i prywatnego przeszukiwania dokumentów lokalne AI ma sens, ale kiedy przyzwyczaimy się do współczesnych modeli online i agentów, powrót do małego lokalnego LLM-u potrafi boleć. Przy okazji pokazuję całą konfigurację, sposób działania embeddera, lokalnej bazy danych, cache, llama servera oraz wyjaśniam, dlaczego do poważniejszej zabawy z AI w Macu mini raczej wybrałbym 32 GB RAM-u niż 24 GB.

Zapraszam do materiału.

Zbudowałem prywatnego ChatGPT na Macu mini M6

Czy lokalny LLM na Macu mini M6 ma w ogóle sens? Tym razem konfiguruję Maca mini jako headless server, czyli komputer działający bez monitora i klawiatury, do którego łączę się zdalnie z MacBooka Pro.

Po drodze jest dummy HDMI, BetterDisplay i własna rozdzielczość 16:10, ale najważniejsza część zaczyna się później: AnythingLLM, oMLX, lokalny Qwen 3.5 9B, własna baza dokumentów i próba zbudowania prywatnego chatbota na podstawie transkrypcji podcastu. Sprawdzam, jak taki model radzi sobie z wyszukiwaniem konkretnych informacji, gdzie zaczyna halucynować, jak szybko działa na 24 GB RAM-u i czy rzeczywiście da się na nim sensownie pracować bez wysyłania danych do chmury. Wnioski są trochę brutalne: do prostych zadań, RAG-u i prywatnego przeszukiwania dokumentów lokalne AI ma sens, ale kiedy przyzwyczaimy się do współczesnych modeli online i agentów, powrót do małego lokalnego LLM-u potrafi boleć. Przy okazji pokazuję całą konfigurację, sposób działania embeddera, lokalnej bazy danych, cache, llama servera oraz wyjaśniam, dlaczego do poważniejszej zabawy z AI w Macu mini raczej wybrałbym 32 GB RAM-u niż 24 GB.

Zapraszam do materiału.

Zbudowałem prywatnego ChatGPT na Macu mini M6

Czy lokalny LLM na Macu mini M6 ma w ogóle sens? Tym razem konfiguruję Maca mini jako headless server, czyli komputer działający bez monitora i klawiatury, do którego łączę się zdalnie z MacBooka Pro.

Po drodze jest dummy HDMI, BetterDisplay i własna rozdzielczość 16:10, ale najważniejsza część zaczyna się później: AnythingLLM, oMLX, lokalny Qwen 3.5 9B, własna baza dokumentów i próba zbudowania prywatnego chatbota na podstawie transkrypcji podcastu. Sprawdzam, jak taki model radzi sobie z wyszukiwaniem konkretnych informacji, gdzie zaczyna halucynować, jak szybko działa na 24 GB RAM-u i czy rzeczywiście da się na nim sensownie pracować bez wysyłania danych do chmury. Wnioski są trochę brutalne: do prostych zadań, RAG-u i prywatnego przeszukiwania dokumentów lokalne AI ma sens, ale kiedy przyzwyczaimy się do współczesnych modeli online i agentów, powrót do małego lokalnego LLM-u potrafi boleć. Przy okazji pokazuję całą konfigurację, sposób działania embeddera, lokalnej bazy danych, cache, llama servera oraz wyjaśniam, dlaczego do poważniejszej zabawy z AI w Macu mini raczej wybrałbym 32 GB RAM-u niż 24 GB.

Zapraszam do materiału.

MX Keypad od Logitecha – Stream Deck ma konkurencję

Logitech MX Keypad wygląda trochę jak odpowiedź na Stream Decka, ale najciekawsze zaczyna się dopiero wtedy, kiedy zamiast ograniczać się do Logi Options+ podłączymy go do BetterTouchTool.

Pokazuję, jak skonfigurować strony, przyciski z ekranami, dodatkowe fizyczne klawisze do przełączania widoków i własne akcje, a potem buduję na żywo konfigurację pod podcast: uruchamianie Ecamma i Audio Hijacka, akcje wejścia na żywo, mute mikrofonu, przełączanie układów kamer, powiększonych gości i ekran „przerwa”. Dorzucam też własne ikonki wygenerowane w ChatGPT, sprawdzam, jaka rozdzielczość ma sens i dlaczego wrzucanie grafik po kilka tysięcy pikseli nie jest najlepszym pomysłem. BetterTouchTool daje tutaj praktycznie nieograniczone możliwości — od prostego uruchamiania aplikacji, przez sekwencje akcji i opóźnienia, po skrypty sterujące całym komputerem. Sam MX Keypad jest lekki, solidny, ma sensowne ekraniki i bardzo przyjemnie się go konfiguruje, choć podstawka na drewnianym biurku ślizga się jakby Logitech projektował ją wyłącznie pod lodowisko. To dopiero początek mojej konfiguracji, ale już widzę, że do podcastów, streamów i nagrywania może być naprawdę bardzo wygodnym narzędziem.

Zapraszam do materiału.

MX Keypad od Logitecha – Stream Deck ma konkurencję

Logitech MX Keypad wygląda trochę jak odpowiedź na Stream Decka, ale najciekawsze zaczyna się dopiero wtedy, kiedy zamiast ograniczać się do Logi Options+ podłączymy go do BetterTouchTool.

Pokazuję, jak skonfigurować strony, przyciski z ekranami, dodatkowe fizyczne klawisze do przełączania widoków i własne akcje, a potem buduję na żywo konfigurację pod podcast: uruchamianie Ecamma i Audio Hijacka, akcje wejścia na żywo, mute mikrofonu, przełączanie układów kamer, powiększonych gości i ekran „przerwa”. Dorzucam też własne ikonki wygenerowane w ChatGPT, sprawdzam, jaka rozdzielczość ma sens i dlaczego wrzucanie grafik po kilka tysięcy pikseli nie jest najlepszym pomysłem. BetterTouchTool daje tutaj praktycznie nieograniczone możliwości — od prostego uruchamiania aplikacji, przez sekwencje akcji i opóźnienia, po skrypty sterujące całym komputerem. Sam MX Keypad jest lekki, solidny, ma sensowne ekraniki i bardzo przyjemnie się go konfiguruje, choć podstawka na drewnianym biurku ślizga się jakby Logitech projektował ją wyłącznie pod lodowisko. To dopiero początek mojej konfiguracji, ale już widzę, że do podcastów, streamów i nagrywania może być naprawdę bardzo wygodnym narzędziem.

Zapraszam do materiału.

MX Keypad od Logitecha – Stream Deck ma konkurencję

Logitech MX Keypad wygląda trochę jak odpowiedź na Stream Decka, ale najciekawsze zaczyna się dopiero wtedy, kiedy zamiast ograniczać się do Logi Options+ podłączymy go do BetterTouchTool.

Pokazuję, jak skonfigurować strony, przyciski z ekranami, dodatkowe fizyczne klawisze do przełączania widoków i własne akcje, a potem buduję na żywo konfigurację pod podcast: uruchamianie Ecamma i Audio Hijacka, akcje wejścia na żywo, mute mikrofonu, przełączanie układów kamer, powiększonych gości i ekran „przerwa”. Dorzucam też własne ikonki wygenerowane w ChatGPT, sprawdzam, jaka rozdzielczość ma sens i dlaczego wrzucanie grafik po kilka tysięcy pikseli nie jest najlepszym pomysłem. BetterTouchTool daje tutaj praktycznie nieograniczone możliwości — od prostego uruchamiania aplikacji, przez sekwencje akcji i opóźnienia, po skrypty sterujące całym komputerem. Sam MX Keypad jest lekki, solidny, ma sensowne ekraniki i bardzo przyjemnie się go konfiguruje, choć podstawka na drewnianym biurku ślizga się jakby Logitech projektował ją wyłącznie pod lodowisko. To dopiero początek mojej konfiguracji, ale już widzę, że do podcastów, streamów i nagrywania może być naprawdę bardzo wygodnym narzędziem.

Zapraszam do materiału.

MX Keypad od Logitecha – Stream Deck ma konkurencję

Logitech MX Keypad wygląda trochę jak odpowiedź na Stream Decka, ale najciekawsze zaczyna się dopiero wtedy, kiedy zamiast ograniczać się do Logi Options+ podłączymy go do BetterTouchTool.

Pokazuję, jak skonfigurować strony, przyciski z ekranami, dodatkowe fizyczne klawisze do przełączania widoków i własne akcje, a potem buduję na żywo konfigurację pod podcast: uruchamianie Ecamma i Audio Hijacka, akcje wejścia na żywo, mute mikrofonu, przełączanie układów kamer, powiększonych gości i ekran „przerwa”. Dorzucam też własne ikonki wygenerowane w ChatGPT, sprawdzam, jaka rozdzielczość ma sens i dlaczego wrzucanie grafik po kilka tysięcy pikseli nie jest najlepszym pomysłem. BetterTouchTool daje tutaj praktycznie nieograniczone możliwości — od prostego uruchamiania aplikacji, przez sekwencje akcji i opóźnienia, po skrypty sterujące całym komputerem. Sam MX Keypad jest lekki, solidny, ma sensowne ekraniki i bardzo przyjemnie się go konfiguruje, choć podstawka na drewnianym biurku ślizga się jakby Logitech projektował ją wyłącznie pod lodowisko. To dopiero początek mojej konfiguracji, ale już widzę, że do podcastów, streamów i nagrywania może być naprawdę bardzo wygodnym narzędziem.

Zapraszam do materiału.

https://www.europesays.com/pl/721422/ Test smartfona Motorola edge 70 max – wysoka wydajność i ogromna bateria to jego największe zalety #android #aparat #bateria #Edge70Max #ładowanie #Motorola #Nauka #NaukaITechnika #NaukaTechnika #opinia #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #recenzja #Science #ScienceAndTechnology #ScienceTechnology #smartfon #Snapdragon8Gen5 #specyfikacja #Technika #Technology #telefon #test #wideo #zdjęcia

https://www.europesays.com/pl/718374/ Polski as nie gryzł się w język. „Organizacyjnie kiepsko” #BreakingNews #BreakingNews #FeaturedNews #FeaturedNews #Headlines #KamilSemeniuk #LatestNews #LatestNews #MistrzostwaEuropy2026Mężczyzn #Nagłówki #NajważniejszeArtykuły #News #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #Reprezentacje #siatkowka #TopStories #TopStories #Wiadomości #wideo