Quantization adalah teknik mengompresi model AI dari 16-bit ke 8-bit atau 4-bit. Pelajari cara bikin model 70 miliar parameter jalan di laptop biasa, metode GPTQ dan NF4, plus trade-off akurasi yang harus kamu tahu sebelum deploy ke production.
Artificial Intelligence
98 Articles
Bayangin ini: kamu abis bikin chatbot pake OpenAI API. MVP jalan, user feedback oke. Tiga bulan kemudian,…
Bangun aplikasi AI yang bisa switch antara OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Llama, dan local inference tanpa rewrite kode. Panduan arsitektur abstraction layer, model gateway, dan testing pipeline.
Platform AI tertutup seperti OpenAI, Anthropic, dan Google AI memang praktis. Tapi di balik kemudahan itu ada risiko yang sering diabaikan: data exposure via API, account compromise, prompt leakage, third-party outage, opaque safety behavior, version drift, dan ketergantungan infrastruktur eksternal. Artikel ini membongkar ketujuh risiko tersebut dan framework mitigasinya untuk tim enterprise.
Model AI open-source menyembunyikan risiko keamanan kritis: file model beracun via pickle exploit, dependency supply chain tidak terverifikasi, prompt injection, model poisoning, dan inference server terekspos. Ini panduan mitigasi lengkapnya.
Ada cerita klasik di grup Slack engineering: tim AI habis berminggu-minggu memilih model nomor satu di Open…
Pilih RAG pakai model open-source atau API closed? Pelajari trade-off embedding, vector DB, privacy, latency, dan biaya production.
Jawaban Singkat/Key Takeaways: Fine-tuning open-source LLM seperti Llama 3 atau Qwen 2.5 bisa mengalahkan GPT-4 untuk tugas…
Vendor lock-in dalam AI development terjadi saat kode, prompt, dan pipeline kamu terlalu bergantung ke satu provider. Pelajari arsitektur anti-lock-in dengan abstraction layer, model gateway, portable prompts, fallback provider, dan evaluation pipeline.
Kamu baru saja generate sebuah dashboard admin pakai Vercel v0 atau Bolt.new. Hasilnya keren banget, modern, rapi,…