Machinelearning

0:05

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🌟 Self-Hosted AI Package: комплексное решение для локального развертывания ИИ.

Self-Hosted AI Package - это готовый шаблон на основе Docker Compose, который позволяет быстро развернуть полнофункциональную локальную среду с использованием ИИ и low-code инструментов.

Основная цель проекта: предложить разработчикам удобный и быстрый способ для начала работы с локальными ИИ-системами.

✔️ Поддерживаемые инструменты и сервисы:

🟢Self-hosted n8n - Low-code платформа с более 400 вариантами интеграций;

🟢Supabase - База данных с открытым исходным кодом, популярная для агентов ИИ;

🟢Ollama - кросс-платформенный бэкэнд для локального запуска LLM;

🟢Open WebUI - ChatGPT-подобный интерфейс для взаимодействия с моделями и агентами n8n;

🟢Flowise - No/low code конструктор ИИ-агентов, который очень хорошо сочетается с n8n;

🟢Qdrant - Высокопроизводительное векторное хранилище с открытым исходным кодом и обширным API.

🟢Neo4j - Движок для создания графов знаний, на котором работают GraphRAG, LightRAG и Graphiti.

🟢SearXNG - Метапоисковая система с открытым исходным кодом, объединяющая результаты с 229 поисковыми сервисами;

🟢Caddy - Управляемый HTTPS/TLS для пользовательских доменов;

🟢Langfuse - Инженерная платформа с открытым исходным кодом для наблюдаемости агентов.

Проект активно развивается, авторы даже запустили публичную Kanban-доску, где отслеживаются внедрение новых функций и исправление ошибок.

⚠️ Перед запуском служб необходимо настроить переменные окружения для Supabase, следуя их руководству.

⚠️ Основным компонентом набора является файл docker compose, предварительно сконфигурированный с сетью и диском, поэтому больше ничего устанавливать не нужно. После установки нужно будет выполнить действия из Quick start and usage, чтобы начать работу.


▶️Установка:

# Clone repo
git clone -b stable https://github.com/coleam00/local-ai-packaged.git
cd local-ai-packaged

# For Nvidia GPU
python start_services.py --profile gpu-nvidia

# For AMD GPU users on Linux
python start_services.py --profile gpu-amd

# For Mac Run fully on CPU
python start_services.py --profile cpu

#For everyone else
python start_services.py --profile cpu

📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #Github

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Machinelearning/com.ai_machinelearning_big_data/7930

13.6K viewsJun 30 at 16:20

🌟 Self-Hosted AI Package: комплексное решение для локального развертывания ИИ.

Self-Hosted AI Package - это готовый шаблон на основе Docker Compose, который позволяет быстро развернуть полнофункциональную локальную среду с использованием ИИ и low-code инструментов.

Основная цель проекта: предложить разработчикам удобный и быстрый способ для начала работы с локальными ИИ-системами.

✔️ Поддерживаемые инструменты и сервисы:

🟢Self-hosted n8n - Low-code платформа с более 400 вариантами интеграций;

🟢Supabase - База данных с открытым исходным кодом, популярная для агентов ИИ;

🟢Ollama - кросс-платформенный бэкэнд для локального запуска LLM;

🟢Open WebUI - ChatGPT-подобный интерфейс для взаимодействия с моделями и агентами n8n;

🟢Flowise - No/low code конструктор ИИ-агентов, который очень хорошо сочетается с n8n;

🟢Qdrant - Высокопроизводительное векторное хранилище с открытым исходным кодом и обширным API.

🟢Neo4j - Движок для создания графов знаний, на котором работают GraphRAG, LightRAG и Graphiti.

🟢SearXNG - Метапоисковая система с открытым исходным кодом, объединяющая результаты с 229 поисковыми сервисами;

🟢Caddy - Управляемый HTTPS/TLS для пользовательских доменов;

🟢Langfuse - Инженерная платформа с открытым исходным кодом для наблюдаемости агентов.

Проект активно развивается, авторы даже запустили публичную Kanban-доску, где отслеживаются внедрение новых функций и исправление ошибок.

⚠️ Перед запуском служб необходимо настроить переменные окружения для Supabase, следуя их руководству.

⚠️ Основным компонентом набора является файл docker compose, предварительно сконфигурированный с сетью и диском, поэтому больше ничего устанавливать не нужно. После установки нужно будет выполнить действия из Quick start and usage, чтобы начать работу.


▶️Установка:

# Clone repo
git clone -b stable https://github.com/coleam00/local-ai-packaged.git
cd local-ai-packaged

# For Nvidia GPU
python start_services.py --profile gpu-nvidia

# For AMD GPU users on Linux
python start_services.py --profile gpu-amd

# For Mac Run fully on CPU
python start_services.py --profile cpu

#For everyone else
python start_services.py --profile cpu