ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് LLM ഏജന്റുകളും ലോക്കൽ AI കോപൈലറ്റുകളും

ഇപ്പോൾ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഹാർഡ്‌വെയറിൽ സങ്കീർണ്ണമായ AI സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ സാധിക്കും. ലോക്കൽ AI വെറും ചാറ്റിംഗിന് അപ്പുറത്തേക്ക് വളരുകയാണ്. ചെലവേറിയ ക്ലൗഡ് API-കൾ ഇല്ലാതെ തന്നെ ഏജന്റുകളും അനാലിസിസ് സിസ്റ്റങ്ങളും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ പുതിയ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ടൂളുകൾ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.

ലോക്കൽ AI രംഗത്തെ മൂന്ന് പ്രധാന അപ്‌ഡേറ്റുകൾ താഴെ പറയുന്നവയാണ്:

  • ByteDance DeerFlow സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഏജന്റുകളെ (autonomous agents) നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഫ്രെയിംവർക്കാണിത്. റിസർച്ച്, കോഡിംഗ് പോലുള്ള ദീർഘമായ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ഇത് സാൻഡ്‌ബോക്സുകൾ (sandboxes), മെമ്മറികൾ (memories), സബ് ഏജന്റുകൾ (subagents) എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം GPU ഉപയോഗിച്ച് ലോക്കൽ മോഡലുകൾ വഴി സങ്കീർണ്ണമായ ഏജന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ആവശ്യമായ ഘടന ഇത് നൽകുന്നു.

  • Self-Hosted Stock Analysis വിവിധ വിപണികളിലെ ഓഹരികൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഈ GitHub പ്രോജക്റ്റ് LLM-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഡാഷ്‌ബോർഡ് നിർമ്മിക്കുന്നതിനായി ഇത് തത്സമയ വാർത്തകളും മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റയും ശേഖരിക്കുന്നു. ഇത് സെൽഫ്-ഹോസ്റ്റഡ് ആയതുകൊണ്ട്, ലോക്കൽ ഇൻഫറൻസും (local inference) ക്വാണ്ടൈസേഷനും (quantization) ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഇത് സൗജന്യമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം. സാമ്പത്തിക വിവരങ്ങൾക്കൊപ്പം ഓപ്പൺ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാതൃകയാണിത്.

  • Real-Time Desktop AI Copilots ലൈവ് കോളുകൾക്കായി ഒരു AI കോപൈലറ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നത് പ്രയാസകരമാണ്. റിയൽ-ടൈം സ്പീച്ച്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് (speech-to-text), LLM പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയ്ക്ക് ആവശ്യമായ ലേറ്റൻസി (latency) പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ഡെവലപ്പർമാർ ശ്രമിക്കുന്നുണ്ട്. സാധാരണ ഡെസ്ക്ടോപ്പ് മെഷീനുകളിൽ AI വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ മോഡൽ ലോഡിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതും കാര്യക്ഷമമായ ഇൻഫറൻസ് എഞ്ചിനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

അത്യാധുനിക AI നിർമ്മിക്കാൻ വലിയൊരു ക്ലൗഡ് ബജറ്റ് ആവശ്യമില്ലെന്ന് ഈ ടൂളുകൾ കാണിച്ചുതരുന്നു. ശരിയായ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ഫ്രെയിംവർക്കുകളും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ലോക്കൽ മോഡലുകളും മാത്രം മതിയാകും.

Source: https://dev.to/soytuber/open-source-llm-agents-local-ai-copilots-deerflow-stock-analysis-desktop-inference-508f

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi