Ollama vs vLLM vs TGI: Das große Inferenzen-Duell
Ollama hat 165.940 Sterne auf GitHub, während vLLM 74.064 hat, was eindeutig ein signifikantes Interesse am erstgenannten zeigt. Aber seien wir realistisch — die Anzahl der Sterne übersetzt sich nicht direkt in Benutzerfreundlichkeit oder Funktionen. In diesem Artikel werde ich die Feinheiten von Ollama, vLLM und
Claude Code vs Continue : Welches sollten Startups wählen
Laut verschiedenen Umfragen scheitern über 60 % der Startups aufgrund einer schlechten Ressourcenverwaltung und einer falschen Wahl der Werkzeuge. Im Hinblick auf Codierassistenten verstärkt sich die Debatte zwischen Claude Code und Continue. Mit Werkzeugen, die fortschrittliche Funktionen zur Transformation des Entwicklungsprozesses anpreisen, ist es entscheidend, diese zu bewerten
OpenAI API vs Mistral API : Welches sollten Startups auswählen
Die API von OpenAI hat seit ihrem Start über 100 Milliarden Anfragen bearbeitet. Mistral, obwohl neuer und weniger getestet in Produktionsumgebungen, gewinnt schnell an Begeisterung. Aber diese Begeisterung bezahlt keine Rechnungen und baut keine Anwendungen. Heute werde ich Ihnen erklären, warum es bei openai api vs
So konfigurieren Sie die Überwachung mit Weights & Biases (Schritt für Schritt)
Wenn Sie maschinelles Lernen-Experimente verwalten und weiterhin alles in verstreuten Tabellen oder Textdateien aufzeichnen, entgeht Ihnen ernsthaft etwas – die Einrichtung der Überwachung mit weights & biases wird Ihnen Stunden mühsamer Arbeit und schlaflose Nächte sparen, in denen Sie mit unorganisierten Experimentaldaten jonglieren.
Was Sie Erstellen Werden
In Ordnung, Freunde, Pat Reeves hier, der in euren Feeds von botsec.net erscheint. Heute ist der 23. März 2026, und ich kämpfe seit einiger Zeit mit einer bestimmten Art von botbezogenen Kopfschmerzen. Nicht die ausgeklügelte, von Staaten gesponserte Art – obwohl die immer interessant zu analysieren sind – sondern die tägliche Langeweile, die ein bisschen zu clever ist und eines meiner Nebenprojekte ins Visier nimmt.
Hallo zusammen, Pat Reeves hier, zurück auf botsec.net. Wir haben den 20. März 2026, und ich kämpfe mit etwas, das mich nachts nicht schlafen lässt, besonders wegen der Entwicklung der Bots. Vergessen Sie das einfache DDoS. Wir sprechen von einer viel heimtückischeren Bedrohung: Bots, die sich als legitime Benutzer ausgeben, nicht nur für einen Moment, sondern
Hallo zusammen, hier ist Pat Reeves, live von botsec.net. Ich hoffe, ihr habt alle eine gute Woche und eure Bots verhalten sich gut. Meine? Naja, die machen immer noch ihren eigenen Kram, was normalerweise mehr Arbeit für mich bedeutet, herauszufinden, welche neuen Dummheiten sie angestellt haben, oder häufiger, welche Dummheiten jemand anderes versucht zu kreieren.
Checkliste für das Token-Management: 12 Dinge, die Sie vor der Produktionsfreigabe tun sollten
Ich habe diesen Monat 3 Produktionsbereitstellungen gesehen, die komplett gescheitert sind. Alle 3 haben die gleichen 5 Fehler gemacht, und es ist erschreckend, wie einfache Vergesslichkeiten das Chaos im Token-Management verursachen können. Um zu verhindern, dass Ihre harte Arbeit umsonst ist, hier eine zuverlässige Checkliste für das Token-Management, die helfen kann
So implementieren Sie das Caching mit vLLM: Schritt für Schritt
Wir werden das Caching in vLLM implementieren, das 73.732 Sterne auf GitHub hat, und glauben Sie mir, das ist wichtig, denn ein effektives Caching kann die Antwortzeiten und den Ressourcenverbrauch in Anwendungen, die große Sprachmodelle verwenden, erheblich reduzieren.
Voraussetzungen
PydanticAI gegen Haystack: Welchen sollte man für kleine Teams wählen
PydanticAI hat 15.652 Sterne auf GitHub, während Haystack 24.582 Sterne hat. Aber ehrlich gesagt, Sterne bauen keine Projekte; sie leuchten nur auf Ihrem Profil. Wenn Sie Teil eines kleinen Teams sind, das versucht herauszufinden, welches Framework für KI-Projekte geeignet ist, könnten diese Zahlen