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.
Kevin Stratvert. Samme arbejdsgang som Ollama, men i en GUI: download LM Studio, pull en Llama- eller Gemma-model, chat, drop en PDF ind, og stil spørgsmål om den. God til læsere, der helst ikke vil leve i terminalen — også nyttig til at få en fornemmelse af, hvordan en 1B–3B-model faktisk performerer op imod en tungere.
LM Studios grænseflade og modelkatalog flytter sig hurtigt. Brug den som en tryghedsbyggende tour, og verificér derefter aktuelle downloadkilder, modellicenser og om uploadede dokumenter forbliver lokale i den arbejdsgang, du vælger.
Prøv lokal AI gennem en GUI, og sammenlign små-model-adfærd med hostede frontier-modeller.
Vid, hvorfor du vil have lokal eksekvering: databeskyttelse, offline-brug, omkostningskontrol eller eksperimentering.
Senest gennemgået: 18. maj 2026
Fortsæt ad den samme læringsvej med de næste kuraterede videoer.
23 minutterStudér en multi-agent-nyhedsbrevspipeline, og identificér, hvor kilder, godkendelse og fejlhåndtering hører hjemme.
2 minutterSammenlign computerstyring på skrivebordet med agenter, der kun arbejder i browseren.
19 minutterSammenlign flagskibsmodeller, letvægtsmodeller, mellemklassen og specialiserede modeller, så routingbeslutninger bygger på opgaven, omkostningerne og latenstiden frem for et foretrukket brand.