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
11.09.2026
Как построить Diffusion Language Model
Это, по сути, введение в диффузионные языковые модели, альтернативу авторегресси...
09.09.2026
Агенты лучше нас
Автор утверждает, что оптимизация производительности перестала быть дорогой спец...
05.09.2026
DDD во времена AI
Статья утверждает, что с ростом AI-кодинга идеи Domain-Driven Design становятся ...
29.08.2026
Фундаментальные знания важны
Автор размышляет о том, что значит быть инженером в эпоху агентного ИИ, и приход...