23 minutterJeg byggede et team af researchagenter til nyhedsbrevsautomatisering i n8n (uden kode)
Studér en multi-agent-nyhedsbrevspipeline, og identificér, hvor kilder, godkendelse og fejlhåndtering hører hjemme.
Let øvetAutomatiseringer
Lær Ollama på 15 minutter — kør LLM-modeller lokalt GRATIS
Tech With Tim. En stram, no-nonsense Ollama-gennemgang — installer, pull en model, chat, poke derefter på den lokale HTTP-API fra Python, og opret en custom model med en Modelfile. Dækker præcis den arbejdsgang, artiklen beskriver til daglig brug på en Mac, inklusive hvordan du tænker om modelstørrelse kontra din maskines RAM.
Bemærkning fra AI Expert
Installationskommandoer og anbefalede modelnavne ændrer sig. Behold den lokale-først-arbejdsgang, men tjek aktuelle Ollama-modelnavne, hukommelseskrav og licens, før du bruger en model på klient- eller virksomhedsdata.
Hvad du bør få ud af dette
Installér en lokal modelrunner, pull en lille model, og forstå trade-off mellem databeskyttelse og performance, før du bruger den til rigtigt arbejde.
Forudsætninger
Fortrolig med en terminal og grundlæggende bevidsthed om, at lokale modeller varierer kraftigt efter størrelse, kvantisering og hardware.
Senest gennemgået: 18. maj 2026
Se næste
Fortsæt ad den samme læringsvej med de næste kuraterede videoer.
23 minutter
2 minutterClaude | Computer use til orkestrering af opgaver
Sammenlign computerstyring på skrivebordet med agenter, der kun arbejder i browseren.
Let øvetAutomatiseringer
19 minutterAlle AI-modeller forklaret
Sammenlign flagskibsmodeller, letvægtsmodeller, mellemklassen og specialiserede modeller, så routingbeslutninger bygger på opgaven, omkostningerne og latenstiden frem for et foretrukket brand.
Let øvetAutomatiseringer