Đang thử nghiệm MCP với trọng tâm là xác thực. Nếu bạn đang chạy mô hình cục bộ nhưng cần truy cập công cụ an toàn, cơ chế ánh xạ chứng thực của MCP có thể là giải pháp. Bạn nghĩ sao về cách tiếp cận "Direct Schema" so với "Toolkits"? #MCP #Authentication #LocalModels #AI #XácThực #MôHìnhCụcBộ #TríTuệNhânTạo
#localmodels
🛠️ Cộng đồng Ollama: Bạn gặp khó khăn khi chuyển prompt từ GPT‑4/Claude sang mô hình local? Các vấn đề: khác nhau về tuân thủ lệnh, system prompt, hỗ trợ function calling, kích thước context. Đang thảo luận cách viết lại, tìm phong cách “universal”, và công cụ chuyển đổi. Bạn dùng mô hình nào? Friction lớn nhất? Sẵn sàng thử converter nếu hỗ trợ local? #Ollama #PromptEngineering #AI #Mô_hình_local #Cộng_đồngAI #LocalModels
https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1qrhttt/porting_prompts_from_o
It appears that the age of local diffusion models is finally upon us. Have been running the Black Forest Labs Flex 2 Klein model (https://bfl.ai/blog/flux2-klein-towards-interactive-visual-intelligence ) on macOS using the brilliant Krita AI Diffusion plugin by Acly (https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion) I’ve run both the 4b and 9b distilled versions on my M4 Pro Mini with 64 GB of RAM. The 4b model will generate a 1 megapixel image in 45 seconds or so, and has decent image quality and understanding, but the 9b version isn’t that much slower and is the first model I’ve run locally which has made me say “das ist gut.”
🚀 Người dùng tự xây dựng rig podcast vô hạn, chạy hoàn toàn trên RTX 5060 Ti, chỉ dùng Python + mô hình local, không cần OpenAI hay ElevenLabs. #AI #Podcast #LocalModels #CôngNghệ #PodcastVôHạn #RTX5060Ti #Python
🤖 Đang chạy MCP với mô hình LLM cục bộ? Nhiều người gặp MCP hoạt động không ổn: cần quy tắc chặt chẽ, giả định mạng/đăng nhập không hợp, lỗi im lặng, workflow đa bước dễ gãy. Tác giả đã tổng hợp danh sách MCP dùng được, nơi thường lỗi & cách cải thiện. Bạn có MCP nào ổn với mô hình local? Chia sẻ kinh nghiệm nhé!
#AI #LLM #LocalModels #MCP #Developer #TríTuệNhânTạo #MôHình #OpenSource
Một người dùng chia sẻ về việc tận dụng máy chủ cũ Dell PowerEdge R610 (2 CPU Xeon, 192GB RAM) để chạy mô hình AI cục bộ thay vì trả phí API. Họ đang tìm cách tự động hóa công việc và hỏi cộng đồng kinh nghiệm chạy mô hình AI trên phần cứng cũ. #AI #LocalModels #Hardware #TậnDụngMáyCũ #Học Máy
https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1py1odn/old_server_for_local_models/
Cập nhật template AI Full-stack v0.1.6: Hỗ trợ OpenRouter (kết nối mô hình địa phương), cải tiến CLI và nhiều sửa lỗi. Đúng dành cho người phát triển ứng dụng LLM! #AI #LocalModels #HọcMáyĐịaPhương #PhátTriểnPhầnMềm
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1psvj9o/fullstack_ai_template_v016_now_with_openrouter/
Kỹ sư đảo ngược Tibor Blaho phát hiện chuỗi hệ thống quảng cáo trong phiên bản beta mới nhất của ChatGPT Android. Điều này có thể là một lý do nữa để người dùng ưu tiên các mô hình AI chạy cục bộ thay vì dịch vụ đám mây.
#ChatGPT #AI #LocalModels #QuảngCáo #MôHìnhAI
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1p9ojio/yet_another_reason_to_stick_with_local_models/
Mô hình cục bộ tốt hơn vì sao? Giá cả phải chăng hơn, tối ưu hơn so với mô hình tư nhân. #MôHìnhCụcBộ #LocalModels #AI #TríTuệNhânTạo #LLaMA #MôHìnhTư Nhân
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1p5u44r/thats_why_local_models_are_better/
Ra mắt ForgeIndex: Danh mục dự án AI mã nguồn mở để khám phá dự án mới dễ dàng hơn #AI #LocalModels #OpenSource #ForgeIndex #DựÁnMãNguồnMở #TríTuệNhânTạo
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1p5kxw1/i_built_forgeindex_a_directory_for_open_source/
🆕 Học GGML ở đâu? 📚
Muốn xây dựng các mô hình lớn với thư viện GGML cho sử dụng tại chỗ. Đã xem qua phần giới thiệu nhưng vẫn chưa rõ tiếp theo phải làm gì. Các ví dụ từ các triển khai như whisper.cpp, llama.cpp vẫn còn rất khó hiểu. Do thư viện đang trong quá trình phát triển nên chưa có tài liệu hướng dẫn chi tiết. Mục tiêu là chuyển đổi các mô hình được tạo ra từ các thư viện như Tensorflow, PyTorch hoặc VLLM sang GGML.
Tags: #MachineLearning #GGML #LocalModels #HọcGGML #TensorFlow #PyTor
"Đhunderts vos modèles LLM méconnus localement ! 🧠 0.2B-32B ou MoEs jusqu'à 140B. Remplir un SSD 2T. Précisez l'utilisation ! Merci. #LLM #LocalModels #AI #Tech #Vietnam"
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1oakrdm/drop_your_underrated_models_you_run_locally/
🚀 Indie dev tự xây dựng SaaS trợ lý viết AI chỉ dùng mô hình cục bộ, tránh phí OpenAI. Với 1k người dùng, tiết kiệm ~3.000 USD/tháng. Dùng Transformer Lab, Phi3 3.8B chạy nhanh trên MacBook, chất lượng gần GPT‑4 cho viết kỹ thuật. Người dùng chạy mô hình trên máy riêng, bảo mật dữ liệu, chi phí chỉ hosting + domain. Đã kiếm $200 trong 2 tuần, lợi nhuận thuần. Ai còn làm SaaS AI địa phương? #AI #SaaS #LocalModels #OpenSource #CôngNghệ #AIđịa_phương
via #AIFoundry : AI-Assisted Development powered by Local Models
https://ift.tt/gsWHLrh
#AI #LocalModels #Privacy #Development #GitHubCopilot #VisualStudioCode #FoundryLocal #AIToolkit #DataPrivacy #Coding #ModelManagement #TechInnovation #SoftwareDevelopment #Productivity #M…
via @dotnet : Local AI + .NET = AltText Magic in One C# Script
https://ift.tt/iFfJ2Gm
#AI #DotNet #AltText #CSharp #Accessibility #LocalModels #Ollama #ImageProcessing #Automation #GenerativeAI #MachineLearning #DevTools #TechForGood #SEO #UX #Coding #Programmin…
Or just use you AI locally 🦾 💻 🧠
I completely understand the concerns about relying too heavily on AI, especially cloud-based, centralized models like ChatGPT. The issues of privacy, energy consumption, and the potential for misuse are very real and valid. However, I believe there's a middle ground that allows us to benefit from the advantages of AI without compromising our values or autonomy.
Instead of rejecting AI outright, we can opt for open-source models that run on local hardware. I've been using local language models (LLMs) on my own hardware. This approach offers several benefits:
- Privacy - By running models locally, we can ensure that our data stays within our control and isn't sent to third-party servers.
- Transparency - Open-source models allow us to understand how the AI works, making it easier to identify and correct biases or errors.
- Customization - Local models can be tailored to our specific needs, whether it's for accessibility, learning, or creative projects.
- Energy Efficiency - Local processing can be more energy-efficient than relying on large, centralized data centers.
- Empowerment - Using AI as a tool to augment our own abilities, rather than replacing them, can help us learn and grow. It's about leveraging technology to enhance our human potential, not diminish it.
For example, I use local LLMs for tasks like proofreading, transcribing audio, and even generating image descriptions. Instead of ChatGPT and Grok, I utilize Jan.ai with Mistral, Llama, OpenCoder, Qwen3, R1, WhisperAI, and Piper. These tools help me be more productive and creative, but they don't replace my own thinking or decision-making.
It's also crucial to advocate for policies and practices that ensure AI is used ethically and responsibly. This includes pushing back against government overreach and corporate misuse, as well as supporting initiatives that promote open-source and accessible technologies.
In conclusion, while it's important to be critical of AI and its potential downsides, I believe that a balanced, thoughtful approach can allow us to harness its benefits without sacrificing our values. Let's choose to be informed, engaged, and proactive in shaping the future of AI.
CC: @Catvalente @audubonballroon
@calsnoboarder @craigduncan
#ArtificialIntelligence #OpenSource #LocalModels #PrivacyLLM #Customization #LocalAI #Empowerment #DigitalLiteracy #CriticalThinking #EthicalAI #ResponsibleAI #Accessibility #Inclusion #Education
@system76
I love #LLM, or as they're often called, #AI, especially when used locally. Local models are incredibly effective for enhancing daily tasks like proofreading, checking emails for spelling and grammatical errors, quickly creating image descriptions, transcribing audio to text, or even finding that one quote buried in tons of files that answers a recurring question.
However, if I wanted to be fully transparent to #bigtech, I would use Windows and Android with all the "big brotherly goodness" baked into them. That's why I hope these tools don't connect to third-party servers.
So, my question to you is: Do you propose a privacy-oriented and locally/self-hosted first LLM?
I'm not opposed to the general notion of using AI, and if done locally and open-source, I really think it could enhance the desktop experience. Even the terminal could use some AI integration, especially for spell-checking and syntax-checking those convoluted and long commands. I would love a self-hosted integration of some AI features. 🌟💻
#OpenSource #Privacy #AI #LocalModels #SelfHosted #LinuxAI #LocalLLM #LocalAI
Exciting developments in cybersecurity are paving the way for local models to bolster protection. Dive into this insightful article to explore the benefits and implications. #Cybersecurity #LocalModels #Innovation
https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/10/28/cybersecurity-is-ready-for-local-models/
Client Info
Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst