𝗢𝗽𝗲𝗻-𝗦𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲 𝗟𝗟𝗠 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗟𝗼𝗰𝗮𝗹 𝗔𝗜 𝗖𝗼𝗽𝗶𝗹𝗼𝘁𝘀

ตอนนี้คุณสามารถสร้างระบบ AI ที่ซับซ้อนบนฮาร์ดแวร์ของคุณเองได้แล้ว Local AI กำลังก้าวข้ามผ่านแค่การแชทแบบธรรมดา เครื่องมือ Open-source ใหม่ๆ ช่วยให้คุณสามารถรันเอเจนต์และระบบวิเคราะห์ต่างๆ ได้โดยไม่ต้องพึ่งพา Cloud API ที่มีราคาแพง

นี่คือ 3 อัปเดตสำคัญในแวดวง Local AI:

  • ByteDance DeerFlow นี่คือเฟรมเวิร์กสำหรับการสร้างเอเจนต์แบบอัตโนมัติ (autonomous agents) โดยใช้ sandboxes, หน่วยความจำ (memories) และ subagents เพื่อจัดการกับงานที่ต้องใช้เวลานาน เช่น การทำวิจัยและการเขียนโค้ด มันช่วยสร้างโครงสร้างที่จำเป็นสำหรับการรันเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ที่ซับซ้อน โดยใช้โมเดลแบบ Local บน GPU ของคุณเอง

  • Self-Hosted Stock Analysis โปรเจกต์บน GitHub นี้ใช้ LLMs ในการวิเคราะห์หุ้นในหลายตลาด โดยจะดึงข่าวสารและข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์มาสร้างเป็นแดชบอร์ดเพื่อการตัดสินใจ เนื่องจากเป็นการติดตั้งใช้งานด้วยตัวเอง (self-hosted) คุณจึงสามารถรันได้ฟรีโดยใช้ local inference และ quantization นี่คือต้นแบบสำหรับการใช้โมเดลแบบ Open-source ร่วมกับข้อมูลทางการเงิน

  • Real-Time Desktop AI Copilots การสร้าง AI copilot สำหรับการสนทนาสดนั้นเป็นเรื่องยาก นักพัฒนากำลังแก้ปัญหาเรื่องความหน่วง (latency) ที่จำเป็นสำหรับการทำ speech-to-text และการประมวลผล LLM แบบเรียลไทม์ ซึ่งรวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพในการโหลดโมเดลและการใช้ inference engine ที่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้มั่นใจว่า AI จะตอบสนองได้อย่างรวดเร็วบนเครื่องคอมพิวเตอร์ตั้งโต๊ะทั่วไป

เครื่องมือเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าคุณไม่จำเป็นต้องมีงบประมาณมหาศาลสำหรับ Cloud เพื่อสร้าง AI ที่ล้ำสมัย คุณเพียงแค่ต้องการเฟรมเวิร์กแบบ Open-source ที่เหมาะสมและโมเดลแบบ Local ที่ได้รับการปรับแต่งมาอย่างดีเท่านั้น

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

ชุมชนแห่งการเรียนรู้เพิ่มเติม: https://t.me/GyaanSetuAi