Rozważając wprowadzenie sztucznej inteligencji do firmy, warto wiedzieć, jakie koszty wiążą się z wdrożeniem i utrzymaniem własnego modelu LLM. Wydatki nie sprowadzają się wyłącznie do opłat za wykorzystanie modelu (np. za tokeny w API), ale obejmują szereg czynników – od infrastruktury po bezpieczeństwo. Poniżej omawiamy rodzaje kosztów korzystania z dedykowanych LLM,…
W tym artykule przedstawiamy zasady, dotyczące prywatności danych, obowiązujące w czołowych platformach AI.
W tym wpisie przyjrzymy się kilku najlepszym otwartoźródłowym lekkim modelom LLM oraz sposobom ich uruchamiania na lokalnym komputerze z systemem Windows — zarówno przy użyciu samego CPU, jak i z ograniczoną kartą graficzną (GPU) — w zastosowaniach związanych z przetwarzaniem dokumentów.
W tym przewodniku przyjrzymy się dwóm zaawansowanym narzędziom, które umożliwiają lokalne uruchamianie modeli: Ollama i LM Studio. Przejdziemy przez proces instalacji, omówimy sposób ich użycia oraz możliwości dostosowania, pomagając Ci wybrać najlepsze rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb.
W tym artykule przeprowadzamy analizę porównawczą trzech popularnych modeli LLM—modeli GPT od OpenAI: 4o-mini i o3-mini, oraz DeepSeek R1—w celu oceny ich skuteczności w odczytywaniu i analizie danych statystycznych z dużych plików PDF.
W tym artykule przyjrzymy się, jak DeepEval pomaga w systematycznej ocenie, zwiększając wiarygodność informacji tworzonych przez AI.
Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na aplikacje działające w czasie rzeczywistym, uruchamianie modeli głębokiego uczenia w przeglądarce staje się coraz bardziej dostępne i wydajne. W tym artykule pokażemy, jak zaimplementować wykrywanie obiektów bezpośrednio w przeglądarce, wykorzystując YOLO (You Only Look Once) oraz TensorFlow.js. Skoncentrujemy się na zastosowaniu wytrenowanego przez nas niestandardowego…
