🌟Self-Hosted AI Package: комплексное решение для локального развертывания ИИ.
Self-Hosted AI Package - это готовый шаблон на основе Docker Compose, который позволяет быстро развернуть полнофункциональную локальную среду с использованием ИИ и low-code инструментов.
Основная цель проекта: предложить разработчикам удобный и быстрый способ для начала работы с локальными ИИ-системами.
✔️ Поддерживаемые инструменты и сервисы:
🟢Self-hosted n8n - Low-code платформа с более 400 вариантами интеграций;
🟢Supabase - База данных с открытым исходным кодом, популярная для агентов ИИ;
🟢Ollama - кросс-платформенный бэкэнд для локального запуска LLM;
🟢Open WebUI - ChatGPT-подобный интерфейс для взаимодействия с моделями и агентами n8n;
🟢Flowise - No/low code конструктор ИИ-агентов, который очень хорошо сочетается с n8n;
🟢Qdrant - Высокопроизводительное векторное хранилище с открытым исходным кодом и обширным API.
🟢Neo4j - Движок для создания графов знаний, на котором работают GraphRAG, LightRAG и Graphiti.
🟢SearXNG - Метапоисковая система с открытым исходным кодом, объединяющая результаты с 229 поисковыми сервисами;
🟢Caddy - Управляемый HTTPS/TLS для пользовательских доменов;
🟢Langfuse - Инженерная платформа с открытым исходным кодом для наблюдаемости агентов.
Проект активно развивается, авторы даже запустили публичную Kanban-доску, где отслеживаются внедрение новых функций и исправление ошибок.
⚠️ Перед запуском служб необходимо настроить переменные окружения для Supabase, следуя их руководству.
⚠️ Основным компонентом набора является файл docker compose, предварительно сконфигурированный с сетью и диском, поэтому больше ничего устанавливать не нужно. После установки нужно будет выполнить действия из Quick start and usage, чтобы начать работу.
▶️Установка:
# Clone repo
git clone -b stable https://github.com/coleam00/local-ai-packaged.git
cd local-ai-packaged
# For Nvidia GPU
python start_services.py --profile gpu-nvidia
# For AMD GPU users on Linux
python start_services.py --profile gpu-amd
# For Mac Run fully on CPU
python start_services.py --profile cpu
#For everyone else
python start_services.py --profile cpu
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Agents#Github
🔎GitHubзапустил бета-версию алгоритмической домашней ленты с рекомендациями новых репозиториев и аккаунтов, соответствующих интересам пользователя. Разработчики недовольны и беспокоятся, что сервис может превратиться в соцсеть.
Постоянные пользователи платформы заявили, что не хотят алгоритмическую ленту. По их словам, большинство разработчиков и потребителей предпочитают инструменты с открытым исходным кодом для повышения конфиденциальности и прозрачности данных. Они опасаются, что платформа начнет собирать личную информацию для функционирования алгоритмической ленты.
💬 В ответ на критику GitHub пообещал ввести функцию, которая позволит разработчикам сделать свой профиль приватным и отказаться «практически от всего» с помощью одной кнопки. Однако она появится только в конце апреля 2021 года, добавили в компании.
#GitHub
✴️Copilot CLI: превью — ИИ-помощник прямо в терминале
GitHub запустил Copilot CLI в публичном превью для тарифов Copilot Pro / Pro+ / Business / Enterprise. Инструмент встраивается в командную строку и даёт подсказки в реальном времени без переключения между приложениями.
Что важно: поддерживает сборку, правки, отладку и рефакторинг по запросам на естественном языке; каждый шаг требует подтверждения. По умолчанию — GitHub MCP, возможны кастомные MCP-серверы. Есть глубокая интеграция с репозиториями — работа с issues и PR из CLI.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#github
Anything
Заявляют что Агент, который занимается разработкой мобильных приложений и веб-сайтов. Дизайн, который не выглядит так, будто его создал ИИ. Всё необходимое уже встроено.
Доступно прямо сейчас,
Можно в X зашерить пост и дадут триалку на неделю
Пост
#agents | AcidCrunch
Polymathic - междисциплинарный ИИ
Ох, какая классная межуниверситетская инициатива - Polymathic🔥.
Задача, которую они решают, заключается в создании ИИ моделей, которые используют информацию из наборов данных различных модальностей и разных научных областей, которые не имеют общего представления (например, текста). Такие модели могут использоваться в качестве надежных базовых показателей или можно сделать файн-тьюнинг для конкретных приложений. Такой подход может демократизировать ИИ в науке, предоставляя более сильные априорные модели для общих концепций, таких как причинность, измерение, обработка сигналов, и т.п.
В общем история с базовыми и генеративными моделями понемногу адаптируется к научным задачам, за что мы топим тоже 🤘. Реальных проектов пока немного, но есть, например, Multiple Physics Pretraining - подход к разработке больших предобученных физических суррогатных моделей или AstroClip - видимо модель CLIP для астрофизиков.
На данный момент кроме команды ученых есть и крутой консультативный совет, например, с Яном Лекуном (Yann LeCun) из Meta AI.
#AI#ML
🧑💻GitHub представил инструмент автозаполнения кода на базе искусственного интеллекта Copilot.
Инструмент доступен в качестве предварительной версии и поддерживает такие языки программирования, как Python, JavaScript, TypeScript, Ruby и Go.
👀 Copilot в режиме реального времени распознает, как пользователь пишет код, и автоматически предлагает строки и функции для автозаполнения. Он поможет найти альтернативные способы решения проблемы, заполнить повторяющиеся строки, превратить комментарии или описания в работающий код и создать тесты для проекта.
Инструмент основан новой ИИ-системе OpenAI Codex, которая преобразовывает естественный язык в код. Ее специально обучали на большом количестве общедоступного исходного кода. API для OpenAI Codex появится летом 2021 года.
#GitHub#OpenAI
🖌GitHub Copilot Labs получил кисти «как у Photoshop» для редактирования программного кода с помощью ИИ.
Они позволяют превратить строки в «более читаемые», указать типы переменных, исправить простые ошибки, добавить операторы отладки или создать кастомные инструменты под свои задачи. Для этого пользователям нужно выделить необходимые строки и выбрать подходящую кисть.
⚙️ По словам разработчиков, в будущем появятся еще больше таких полезных инструментов. Также программисты получат возможность хранить созданные ими кисти.
#GitHub#разработка
🧠 Google выпускает крутейшее руководство по созданию AI-агентов!
Инженеры Google представили практическое руководство для всех, кто хочет создавать по-настоящему умные и самостоятельные ИИ-системы.
О чём этот документ?
Раньше ИИ просто реагировал на запросы.Теперь он может самостоятельно ставить цели, планировать и действовать для их достижения. Такие системы называются агентными. Это новый уровень искуственного интеллекта.
Чем это полезно обычному пользователю?
Представьте себе не просто чат-бота, а умного цифрового помощника, который:
✅Сам разбирается с проблемами клиента, задаёт уточняющие вопросы и лезет в базу данных за ответами.
✅Не просто выполняет одну команду, а управляет целым процессом (например, бронирует вам весь отпуск: отель, билеты, экскурсии).
✅Автономно принимает решения, чтобы достичь цели, которую вы ему поставили.
Что внутри?
В руководстве— 21 готовый паттерн (шаблон) для построения таких систем. Это как конструктор для создания сложных ИИ. Всё подкреплено реальными примерами кода.
Коротко о главном:
Это наглядное пособие о том, как заставить ИИ не просто говорить, а делать сложную работу за нас.
#ИИ#AI#Google#Agents#Разработка#Программирование
https://t.me/semasci
#AI
Немного ИИ-теории
❗️В недавнем иске против компании OpenAI Илон Маск утверждал, что GPT-4 является ранним AGI, по сути равным человеческому интеллекту.
Что же такое AGI и когда он появится?
👤Сэм Альтман, CEO Open AI определяет AGI (artificial general intelligence) как интеллект, равный уровню обычного человека, который можно было бы принять в команду как сотрудника. Также популярно определение AGI как «системы, способной выполнить любую когнитивную задачу, доступную человеку».
📎Для справки: существует несколько видов (уровней развития) ИИ, а именно узкий ИИ (narrow, ANI), общий ИИ (genreal, AGI) и супер ИИ (super AI, ASI).
⏲Исследователи никак не могут прийти к консенсусу относительно даты появления AGI. По результатам Expert Survey on Progress in AI, существует 50% шанс того, что AGI появится до 2059 года. Тем не менее, поле ИИ изменяется постоянно и становится сложным оставаться в курсе событий.
⭐️Для этого мы нашли крупнейшее русскоязычное AGI-сообщество agirussia.org — у них есть канал и группа в Telegram.
🌐еще проходят еженедельные онлайн-семинары по тематике AGI на русском языке, записи семинаров за последние несколько лет доступны на YouTube и их сообществе в ВК.
Держим руку на пульсе ИИ⭐
⭐️Автор, Анна, @qcuqueen
Хакатончик от Xeek
Two Birds, One Neural Network - так называется новый хакатон от Xeek в области Generative AI. Звучит как-будто нужно сделать свой Dalle-E2, но на самом деле, задача выглядит немного иначе. По условиям хакатона, участникам нужно сделать нейронную сеть, которая максимизирует разнообразие генерируемых результатов, отвечающих двум условиям. Авторы хакатона проводят параллели с добавлением двух геофизических измерений для ограничения сценариев геологических моделей. Буквально, нужно построить нейронную сеть, которая генерирует разнообразные значения x0, x1, сохраняя при этом их природу в виде нисходящих или восходящих прямых линий, удовлетворяющих заданным функциям y1, y2, как показано на картинке.
Более подробное описание - тут. Призовой фонд $40К (первое место $19.5K).
#hackathon#AI#ML