DevOps

Open WebUI ist eine leistungsstarke, erweiterbare und funktionsreiche selbstgehostete Webschnittstelle zur Interaktion mit großen Sprachmodellen.

vLLM ist ein hochleistungsfähiger, speichereffizienter Inference- und Serving-Engine für Large Language Models (LLMs), entwickelt vom Sky Computing Lab der UC Berkeley.

Sie installieren KVM auf Ubuntu 24.04, indem Sie die CPU-Virtualisierungsunterstützung überprüfen, die KVM/libvirt-Pakete installieren, den libvirtd-Dienst aktivieren und (optional) virt-manager für eine GUI installieren.

Ein gut konfigurierter Bash-Prompt, der Git-Repository-Informationen anzeigt kann Ihren Entwicklungsworkflow erheblich verbessern.

Universelle Paketmanager haben die Linux-Softwareverteilung revolutioniert und die plattformübergreifende Kompatibilität ermöglicht. Snap und Flatpak haben sich als führende Lösungen etabliert, jede mit eigenen Philosophien zur Lösung von Abhängigkeitshölle und Verteilungsfragmentierung.

Nach der automatischen Installation eines neuen Kernels hat Ubuntu 24.04 das Ethernet-Netzwerk verloren. Dieses frustrierende Problem trat bei mir ein zweites Mal auf, daher dokumentiere ich hier die Lösung, um anderen zu helfen, die dasselbe Problem haben.

Bereitstellung einer Hugo-Statik-Website auf AWS S3 mit der AWS CLI bietet eine robuste, skalierbare Lösung für die Hosting Ihrer Website. Diese Anleitung behandelt den gesamten Bereitstellungsprozess, von der anfänglichen Einrichtung bis zu fortgeschrittenen Automatisierungs- und Cache-Management-Strategien.

Tabellengetriebene Tests sind der idiomatische Go-Ansatz für effizientes Testen mehrerer Szenarien. In Kombination mit paralleler Ausführung mithilfe von t.Parallel() können Sie die Laufzeit des Test-Suits erheblich reduzieren, insbesondere für I/O-intensive Operationen.

API-Dokumentation ist entscheidend für jede moderne Anwendung, und für Go APIs Swagger (OpenAPI) hat sich zum Branchenstandard entwickelt. Für Go-Entwickler bietet swaggo eine elegante Lösung, um umfassende API-Dokumentation direkt aus Code-Anmerkungen zu generieren.

Lokale Bereitstellung von LLMs hat an Beliebtheit zugenommen, da Entwickler und Organisationen eine verbesserte Privatsphäre, reduzierte Latenz und eine größere Kontrolle über ihre KI-Infrastruktur anstreben.

Moderne Go-Entwicklung erfordert strenge Code-Qualitätsstandards. Linters für Go automatisieren die Erkennung von Fehlern, Sicherheitslücken und Stilanomalien, bevor sie in die Produktion gelangen.

Python Linters sind essentielle Tools, die Ihren Code auf Fehler, Stilelemente und potenzielle Bugs analysieren, ohne ihn auszuführen. Sie erzwingen Codierungsstandards, verbessern die Lesbarkeit und helfen Teams, hochwertige Codebases zu pflegen.

Als KI- und ML-Workloads zunehmend komplexer werden, steigt der Bedarf an robusten Orchestrierungssystemen. Die Einfachheit, Leistung und Parallelverarbeitung von Go machen es zur idealen Wahl für den Aufbau der Orchestrierungsebene von ML-Pipelines, selbst wenn die Modelle selbst in Python geschrieben sind.

Python-Paketierung hat sich erheblich weiterentwickelt, mit modernen Tools und Standards, die es einfacher denn je machen, Ihren Code zu verteilen.

Die Demokratisierung von KI ist da. Mit Open-Source-LLMs wie Llama 3, Mixtral und Qwen, die nun mit proprietären Modellen mithalten, können Teams leistungsstarke KI-Infrastruktur mit Consumer-Hardware aufbauen - Kosten senken, während sie die vollständige Kontrolle über Datenschutz und Bereitstellung behalten.

Prometheus ist zum de facto Standard für die Überwachung cloud-nativer Anwendungen und Infrastruktur geworden und bietet Metriken-Sammlung, Abfragen und Integration mit Visualisierungstools.