トップ10のGitHubプロジェクトをまとめました。 これは普通のお気に入りではなく、「個別戦闘」の武器セットです。
基本的な論理は非常に粗雑です:機械の計算能力を使って人員を置き換える。 ほとんどの人はおもちゃとしてしか使っていませんが、賢い人は自動組立ラインを作るために使っています。
具体的なリストと使用例
1. インフラストラクチャ層:局所大規模モデル
1. 計算能力の自律性:Ollama + Open WebUI
AIを使いたいけれど、OpenAIにデータを渡したくないですか?
• Ollama:Llama3やQwenなどのモデルをローカルで運用するミニマリストな方法です。
• Open WebUI:ローカルモデル向けのChatGPT風インターフェースを提供し、マルチモデルスイッチングをサポートします。
この組み合わせが、地域の知識基盤を築く基盤となります。 コストゼロで、絶対に安全なデータです。
オラマ:
Open WebUI:
2. 材料層:激しい抽出
2. オリジナルコンテンツクレンジング:Whisper + PaddleOCR
コンテンツ作成で最も時間がかかるのは、資料を整理することです。
・Whisper:OpenAIのオープンソース音声テキスト変換機能。 動画を加えると、字幕とタイムラインが出てきます。 非常に正確です。
• PaddleOCR:画像テキス
原文表示基本的な論理は非常に粗雑です:機械の計算能力を使って人員を置き換える。 ほとんどの人はおもちゃとしてしか使っていませんが、賢い人は自動組立ラインを作るために使っています。
具体的なリストと使用例
1. インフラストラクチャ層:局所大規模モデル
1. 計算能力の自律性:Ollama + Open WebUI
AIを使いたいけれど、OpenAIにデータを渡したくないですか?
• Ollama:Llama3やQwenなどのモデルをローカルで運用するミニマリストな方法です。
• Open WebUI:ローカルモデル向けのChatGPT風インターフェースを提供し、マルチモデルスイッチングをサポートします。
この組み合わせが、地域の知識基盤を築く基盤となります。 コストゼロで、絶対に安全なデータです。
オラマ:
Open WebUI:
2. 材料層:激しい抽出
2. オリジナルコンテンツクレンジング:Whisper + PaddleOCR
コンテンツ作成で最も時間がかかるのは、資料を整理することです。
・Whisper:OpenAIのオープンソース音声テキスト変換機能。 動画を加えると、字幕とタイムラインが出てきます。 非常に正確です。
• PaddleOCR:画像テキス




