TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15076 · Aug 19

#python#aws#mcp#mcp_client#mcp_clients#mcp_host#mcp_server#mcp_servers#mcp_tools#modelcontextprotocol AWS MCP Servers use the Model Context Protocol (MCP), an open standard that connects AI tools with AWS data and services in a simple, secure way. These servers improve AI responses by providing up-to-date AWS documentation, best practices, and workflow automation for cloud development, infrastructure, and operations. You can run MCP servers locally for development or use AWS-managed remote servers for easy access and scalability. MCP servers support many AWS services like Lambda, DynamoDB, EKS, and more, helping you build, manage, and optimize AWS resources efficiently with AI assistance. Installation is easy with one-click options for popular tools like VS Code and Cursor. This makes cloud development faster, more accurate, and cost-effective. https://github.com/awslabs/mcp

Results

1 similar post found

Search: #litert

当前筛选 #litert清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8689 · 10/04/2025, 03:05 PM

✔️GenAI прямо на устройстве: Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch с LiteRT-LM Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов. Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что: - Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов - Нет расходов на API - Дает доступ к Локальному GenAI 🔍 Основное - LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch. - Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения. - Архитектура: Engine + Session • Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций • Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений - Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.) - Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах: - LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве. - LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д. - LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения. 🟠Подробнее: https://developers.googleblog.com/en/on-device-genai-in-chrome-chromebook-plus-and-pixel-watch-with-litert-lm/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Google#LiteRT#LiteRTLM#GenAI#EdgeAI#OnDeviceAI#LLM