tag: Ollama

สร้าง Home AI Lab ที่มีประสิทธิภาพด้วย Docker Containers 5 ตัว ตั้งแต่การรันโมเดล จัดการข้อมูล ไปจนถึงระบบอัตโนมัติ พร้อมวิธีตั้งค่าเพื่อความยั่งยืน

มูลค่าหุ้น AI จีนวูบ 4.8 แสนล้านดอลลาร์ ขณะที่ SK Hynix ทำกำไรทุบสถิติพร้อมเตือนปัญหา RAM ขาดแคลนอาจลากยาวถึงปี 2030

เจาะลึกการเลือกใช้ Local language model ให้ตรงกับประเภทงาน เพื่อประสิทธิภาพสูงสุดบนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง พร้อมตารางสรุปการใช้งานและสเปกที่ต้องการ

Ollama แพลตฟอร์มรัน AI แบบ Local ยอดนิยม ประกาศรองรับการสร้างเสียงจากข้อความ (text-to-speech) บน Mac ผ่านโมเดล Phonon โดยเตรียมขยายสู่ Windows และ Linux เร็วๆ นี้

ผู้ใช้ Reddit ซื้อริกขุดคริปโตเก่าจากโรงรถในราคาเพียง 35 ดอลลาร์ โดยพบว่าการ์ดจอ Nvidia P106-100 ทั้ง 9 ตัวยังใช้งานได้ดีและนำมาใช้รันโมเดล AI ได้อย่างรวดเร็ว

สร้างชุดเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับโปรดักชันด้วยเครื่องมือ AI แบบโอเพนซอร์สที่มีประสิทธิภาพเทียบเท่าหรือเหนือกว่าซอฟต์แวร์เสียเงิน ช่วยประหยัดงบประมาณและเพิ่มความปลอดภัยให้ข้อมูล

Ollama ช่วยให้การรัน Language Model บนเครื่องส่วนตัวทำได้ง่ายผ่านคำสั่งเดียว พร้อมรองรับการเชื่อมต่อรูปแบบ OpenAI API บนพอร์ต 11434 สำหรับเหล่านักพัฒนา

สำรวจทิศทางราคา Token ของโมเดลยักษ์ใหญ่ที่อาจพุ่งสูงขึ้นในอนาคต พร้อมแนะนำเครื่องมือ AI Agent แบบ Local-first และเทคนิคการประหยัดงบด้วย Prompt caching

ท้าทายความรู้เรื่อง Local AI ด้วยควิซคำศัพท์ยอดฮิตอย่าง Token, Harness และ Quantization ที่มักถูกเข้าใจผิด พร้อมคำอธิบายที่ช่วยให้คุณเข้าใจโมเดลภาษาได้ดียิ่งขึ้น

แนะนำ 7 เครื่องมือ Open-Source สำหรับสร้าง AI ส่วนตัว ตั้งแต่หน้าจอแชทน้ำหนักเบาไปจนถึงระบบจัดการเอกสารและเอเจนต์อัจฉริยะที่รันได้เองไม่ต้องง้อคลาวด์

เจาะลึก 11 Agent Harness โอเพนซอร์สที่รองรับ Ollama, LM Studio และ llama.cpp พร้อมเทคนิคการตั้งค่าหน้าต่างบริบทและหน่วยความจำเพื่อประสิทธิภาพสูงสุดในการรันโมเดลในเครื่อง

เจาะลึกเครื่องมือ Debugger ระบบความจำ และเบราว์เซอร์สำหรับ AI เอเจนท์ พร้อมวิธีตรวจสอบว่าฮาร์ดแวร์ของคุณรันโมเดลไหนได้จริง

วิธีการตั้งค่าโมเดล Qwen3.8-27B ให้เป็นผู้ช่วยเขียนโค้ดอัจฉริยะบนเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณเองผ่าน Ollama และ OpenCode โดยไม่ต้องตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ให้ยุ่งยาก

ทำความเข้าใจนิยามของ Streaming ในโลก AI Agent พร้อมขั้นตอนการสร้างระบบเฝ้าระวัง Wikipedia แบบ 'เปิดตลอดเวลา' โดยรันผ่าน Ollama บนเครื่องของคุณเอง

นักพัฒนา GnLOLot ปล่อยโมเดลภาษาขนาด 1B ที่เลียนแบบการคิดของ Claude Fable 5 โดยเวอร์ชันเล็กสุดใช้พื้นที่เพียง 657MB และรองรับ Context Window สูงถึง 128K ทำให้สามารถรันบนเครื่องทั่วไปได้โดยไม่ต้องผ่านคลาวด์

เจาะลึก 7 เครื่องมือ Python ประสิทธิภาพสูงสำหรับการสร้างและประสานงาน AI Agent บนโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กร เพื่อความปลอดภัยของข้อมูลและประหยัดต้นทุน