v1.3.0: Model Aktualization & Stack Interaction

Що нового у версії v1.3.0:

• 🔬 Актуалізація моделей на Червень 2026: Оновлено списки моделей до найновіших версій: Google Gemma 4 (E2B, E4B, MoE 26B, 31B), Meta Llama 4 (Scout, Maverick), Mistral Small 4 та Medium 3.5, OpenAI GPT-5.5 та Anthropic Claude 4.5/4.6/4.8.
• ⚙️ Виправлення неіснуючих моделей: Замінено помилкові посилання на неіснуючу llama3.3:8b (оскільки Llama 3.3 постачається лише у версії 70B) на коректну llama3.1:8b у всій документації та конфігах.
• 🔄 Архітектурна взаємодія: До README додано детальний опис та схему трирівневої взаємодії компонентів домашньої AI-лабораторії (Оркестрація ↔ Інференс ↔ Інструменти) за протоколом Model Context Protocol (MCP).
• 🇬🇧 Оновлення англійської версії: Усі зміни синхронізовано з англійською документацією в README_ENG.md.

v1.2.0: Дорожня карта (ROADMAP) та актуалізація структури

🚀 Що нового у версії v1.2.0

• Створено дорожню карту (): додано детальний опис завдань для трьох фаз розвитку (Q3 2026 – Q1 2027).
• Синхронізація з аудитом: неіснуючі наразі модулі структури в позначено міткою (coming soon) для запобігання дезінформації користувачів.
• Навігація: інтегровано швидке посилання на Roadmap в таблицю основних модулів проєкту.

🔬 v1.1.0 — Дослідження AI-ландшафту 2026

🔬 AI-HomeLab v1.1.0

Дослідження AI-ландшафту — Травень 2026

Комплексний аналіз хмарних, гібридних та домашніх AI-лабораторій для формування культури відповідального використання ШІ в Україні.

---

📄 Нове: docs/research/ai-landscape-may-2026.md

460+ рядків глибокого дослідження з 11 розділами:

☁️ Хмарні API (з цінами)

• Google Gemini 2.5/3/3.1 — від $0.10/1M (Flash-Lite) до $12/1M (Pro)
• OpenAI GPT-4.1/o3/o4-mini — від $0.10/1M (nano) до $8/1M
• Anthropic Claude 4 (Haiku/Sonnet/Opus) — від $1/1M до $25/1M
• Mistral Small/Large/Codestral — від $0.07/1M (Small)
• Безкоштовні тієри для навчання (Google AI Studio, OpenAI)

🧠 Відкриті моделі

• LLaMA 4 Scout (109B MoE), Maverick (400B MoE)
• Google Gemma 3 (270M → 27B), мультимодальна
• Microsoft Phi-4 (3.8B → 15B), reasoning
• Рекомендації по VRAM (8/12/16/24 GB)

🤖 Фреймворки та інструменти

• LangGraph vs CrewAI vs PydanticAI vs AutoGen
• Ollama vs vLLM vs llama.cpp — коли який
• MCP (Model Context Protocol) — новий стандарт
• RAG: ChromaDB → Qdrant → pgvector

💻 Залізо та бюджети

• GPU: RTX 3060 ($200 б/у) → RTX 5070 ($550)
• Apple Silicon: M1 ($500 б/у) → M4 Max ($2800+)
• 5 бюджетних тієрів ($0 → $1500+)
• Блекаут-резилієнтність (MacBook Air = 46 год від EcoFlow)

---

Також у цьому релізі

• Docker Compose конфігурація (v1.0.0)
• Mermaid-діаграма архітектури
• README, SECURITY, CONTRIBUTING

🇺🇦 Будуємо AI-майбутнє України!

🚀 v1.0.0 — AI-HomeLab: Перший реліз

🧠 AI-HomeLab v1.0.0

🇺🇦 Перший реліз ініціативи AI-HomeLab!

Домашні AI-Лабораторії в Україні — локальний ШІ, мультиагентні системи, блекаут-резилієнтність.

---

📦 Що включено

📜 Меморандум та Філософія

• 4 фундаментальні принципи проєкту
• Чіткий стек: Meta LLaMA, Google Gemma, Mistral, Microsoft Phi
• Заборона на моделі з РФ/КНР (DeepSeek, Qwen, YandexGPT)

🐳 Docker Compose — Ollama + Open WebUI

Готова production-ready конфігурація у configs/ollama/:

• CPU та GPU режими через Docker Compose profiles
• Healthchecks для автоматичного моніторингу
• Безпечний port binding (127.0.0.1 за замовчуванням)
• Секрети через .env — жодного хардкоду
• TZ=Europe/Kyiv — коректний час із коробки
• Вимкнена телеметрія — приватність за замовчуванням
• Блекаут-поради — мінімізація споживання для EcoFlow/інверторів

📊 Mermaid-діаграма архітектури

Інтерактивна схема ізоляції даних у README.

📄 Документація

• README.md — Quick Start, мінімальні вимоги, Roadmap
• SECURITY.md — політика безпеки та модельна гігієна
• CONTRIBUTING.md — гайд для контриб'юторів
• LICENSE — MIT

---

⚡ Швидкий старт

git clone https://github.com/weby-homelab/ai.git
cd ai/configs/ollama
cp .env.example .env
sed -i "s/CHANGE_ME_GENERATE_WITH_openssl_rand_hex_32/$(openssl rand -hex 32)/" .env

# CPU
docker compose up -d

# GPU Nvidia
docker compose --profile gpu up -d

# Завантажити модель
docker exec ai-ollama ollama pull gemma3:4b

Відкрийте http://localhost:3000 🎉

---

🗺️ Що далі (Roadmap)

• Бенчмарки GPU (RTX 3060/4060/5060)
• Шаблон RAG-пайплайну на LangGraph
• Мультиагентний шаблон на CrewAI
• Блекаут-гайд для EcoFlow

---

🇺🇦 Давайте будувати AI-майбутнє України разом!