В статье автор создает приложение на Go для прогноза погоды с использованием LLM, работающей полностью локально на устройстве.
Да да, вместо облачных API, автор использует новую открытую модель Gemma 4 от Google DeepMind и Go-пакет Yzma, который обёртывает llama.cpp для запуска инференса модели в памяти. Приложение загружает квантизированную версию модели (E2B или E4B), формирует промпт с использованием нативных управляющих токенов Gemma 4 для вызова инструментов, получает от модели запрос на вызов функции get_weather, выполняет реальные API-запросы к OpenStreetMap и National Weather Service, а затем возвращает результат модели для генерации финального прогноза.
Всё работает без интернет-зависимости от внешних LLM-провайдеров, но требует достаточной вычислительной мощности. На CPU полный раунд трип может занимать до 1.5 минут, на GPU - около 10 секунд.
В любом случае, Gemma 4 выглядит многообещающе
23.04.2026
Похожее
11.07.2026
Вебернетис
Автор за два месяца с помощью LLM портировал значительную часть Kubernetes на Ty...
06.07.2026
Ты можешь написать симфонию?
Джей Акунцо использует знаменитый монолог Робина Уильямса из фильма "Умница Уилл...
20.06.2026
Еще раз про LLM
Еще раз про то, как все устроено Статья - это пошаговый разбор устройства сов...
19.06.2026
Локальные модели
Вы любите халяву? Автор рассказывает, как настроить локальные LLM. В частност...