Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Oryginalne materiały o React, Node.js, TypeScript i AI — z tej samej praktyki co nasze oprogramowanie operatorskie. Treść artykułów po angielsku.
Tag: qwen
Wskazówki praktyczne: ToolCallingAgent kontra CodeAgent – który radzi sobie lepiej w
Krok po kroku przewodnik po praktycznych wskazówkach: ToolCallingAgent kontra CodeAgent – który radzi sobie lepiej przy umowach, sprawdzaniach oraz miejscach na kod w projektach zespołów stosujących ten wzorzec.
916 słówCzytajUwagi praktyczne: Lokalne modele LLM do wydobywania danych z Graph RAG: Ponowne badanie benchmarkowe w połowie 2026 roku
Praktyczne wskazówki: lokalne modele LLM do wydobywania danych z grafów w technologii RAG: ponowne badanie benchmarkowe na początku 2026 roku – umowy, sprawdzenia oraz gotowe elementy kodu dostępne dla zespołów wdrażających ten model.
1567 słówCzytaj220 tok/s Qwen donosi o dwóch karcach 3090 — co sprawdzić
Udowodnij twierdzenia dotyczące przepustowości społeczności poprzez staranne grupowanie, kwantyfikację oraz dokładne notatki pomiarowe.
1409 słówCzytajLangChain plus Ollama: lokalne łańcuchy Qwen, narzędzia i struktura
Skieruj langchain-ollama na lokalny tag qwen dla łańcuchów, transmisji strumieniowej, narzędzi oraz wyjścia ustrukturyzowanego bez kluczy API chmurowych.
890 słówCzytajUruchamianie Qwen3.8-27B na jednym RTX 3090 z poprawionym vLLM i DFlash2
Jak przymocowana gałąź vLLM 0.28.0 z rekwantyzowanymi embeddingami i technologią DFlash2 umożliwia uruchomienie hybrydowego modelu o wielkości 27 miliardów parametrów na karcie pamięci o pojemności 24 GB, oraz dlaczego długi kontekst spowalnia jego działanie.
3259 słówCzytajDostępna wersja Qwen3.8-Flash-Next na kartach RTX 3090 z użyciem mechanizmu offloadingu tensorów w llama.cpp
Dlaczego model rzadki o pojemności 88 GB i 180 miliardów parametrów pasuje do kart graficznych konsumenckich, oraz w jaki sposób flagi takie jak -ot, -ncmoe i mmap w llama.cpp rozkładają jego zasoby pomiędzy VRAM, RAM i NVMe.
2715 słówCzytajTworzenie lokalnego klonu Angry Birds przy użyciu Qwen3.8-27B i Pi
Dowiedz się, jak skonfigurować w pełni lokalny przepływ pracy do programowania z wykorzystaniem AI, przy użyciu LM Studio i agenta Pi, aby stworzyć gralny poziom Angry Birds z pomocą Qwen3.8-27B.
2102 słówCzytaj
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.