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नए कर्नल को स्वचालित रूप से इंस्टॉल करने के बाद, Ubuntu 24.04 में ईथरनेट नेटवर्क खो गया है। मेरे लिए यह दुखद समस्या दूसरी बार हुई, इसलिए मैं इस समाधान को यहां दर्ज कर रहा हूं ताकि अन्य लोग जो इसी समस्या से गुजर रहे हैं, उनकी मदद कर सकूं।

इस गैजेट कीमतों में अस्थिरता के कारण, बेहतर समझ के लिए, हम पहले खुद ऑस्ट्रेलिया में RAM की कीमतों का ट्रैकिंग करें।

मेमोरी बाजार 2025 के अंतिम चरण में असाधारण मूल्य अस्थिरता का सामना कर रहा है, जिसमें सभी खंडों में RAM की कीमतों में उल्लेखनीय वृद्धि हो रही है।

हमें ऑस्ट्रेलिया में उपल्ब्ध शीर्ष स्तरीय उपभोक्ता ग्राफिक्स कार्डों की कीमतों का तुलनात्मक अध्ययन करें, जो विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) और सामान्य रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के लिए उपयुक्त हैं। विशेष रूप से, मैं RTX-5080 और RTX-5090 की कीमतों का अध्ययन कर रहा हूँ।

एआई का लोकतांत्रीकरण अब यहाँ है। ओपन-सोर्स एलएलएम जैसे लामा 3, मिक्स्ट्रल, और क्वेन अब प्रोप्राइटरी मॉडल्स के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, टीम्स पावरफुल एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर कन्स्यूमर हार्डवेयर का उपयोग करके बना सकते हैं - लागत को कम करते हुए डेटा प्राइवेसी और डिप्लॉयमेंट पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हैं।

FLUX.1-dev एक शक्तिशाली टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है जो आश्चर्यजनक परिणाम उत्पन्न करता है, लेकिन इसकी 24GB+ मेमोरी आवश्यकता इसे कई सिस्टम पर चलाने में चुनौतीपूर्ण बनाती है। GGUF क्वांटाइजेशन के साथ FLUX.1-dev एक समाधान प्रदान करता है, जो मेमोरी उपयोग को लगभग 50% कम करता है जबकि उत्कृष्ट इमेज क्वालिटी बनाए रखता है।

डॉकर मॉडल रनर डॉकर का आधिकारिक टूल है जो स्थानीय रूप से AI मॉडल चलाने के लिए है, लेकिन डॉकर मॉडल रनर में NVidia GPU त्वरक सक्षम करना के लिए विशेष कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है।

मैंने कुछ दिलचस्प प्रदर्शन परीक्षणों का पता लगाया है GPT-OSS 120b का जो Ollama पर चल रहा है, तीन अलग-अलग प्लेटफॉर्मों पर: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, और RTX 4080। Ollama लाइब्रेरी का GPT-OSS 120b मॉडल 65GB का है, जिसका मतलब है कि यह RTX 4080 के 16GB VRAM में नहीं फिट होता है (या नए RTX 5080).

डॉकर मॉडल रनर (डीएमआर) डॉकर का आधिकारिक समाधान है जो स्थानीय रूप से एआई मॉडल चलाने के लिए है, जो अप्रैल 2025 में पेश किया गया था। यह चीटशीट सभी आवश्यक कमांड्स, कॉन्फ़िगरेशन, और बेस्ट प्रैक्टिसेस के लिए एक तेज़ संदर्भ प्रदान करता है।

आज के कंप्यूटिंग लैंडस्केप में, वर्चुअलाइजेशन विकास, परीक्षण, और कई ऑपरेटिंग सिस्टम चलाने के लिए आवश्यक हो गया है। लिनक्स उपयोगकर्ताओं के लिए जो वर्चुअल मशीनों को प्रबंधित करने के लिए एक सरल और सहज तरीका चाहते हैं, GNOME Boxes एक हल्का और उपयोगकर्ता-मित्रतापूर्ण विकल्प के रूप में उभर कर सामने आता है जो कार्यक्षमता को बलिदान किए बिना सरलता पर जोर देता है।

भविष्य की AI केवल अधिक बुद्धिमान मॉडल्स के बारे में नहीं है - यह अधिक बुद्धिमान सिलिकॉन के बारे में है। LLM इन्फरेंस के लिए विशेषीकृत हार्डवेयर एक क्रांति को चलाने में मदद कर रहा है जो बिटकॉइन माइनिंग के ASICs की ओर शिफ्ट के समान है।

NVIDIA DGX Spark वास्तविक है, बिक्री 15 अक्टूबर, 2025 से, और यह CUDA डेवलपर्स के लिए बनाया गया है जो स्थानीय LLM कार्य के लिए एक एकीकृत NVIDIA AI स्टैक की आवश्यकता रखते हैं। यूएस एमएसआरपी $3,999; UK/DE/JP रिटेल अधिक है VAT और चैनल के कारण। AUD/KRW सार्वजनिक स्टिकर मूल्य अभी तक व्यापक रूप से पोस्ट नहीं किए गए हैं।

Proxmox Virtual Environment (Proxmox VE) एक ओपन-सोर्स, टाइप-1 हाइपरवाइज़र और डेटासेंटर ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म है जो डेबियन पर बनाया गया है।

बार-बार उपभोक्ता ग्राफिक्स कार्डों के मूल्य तुलना करें, जो विशेष रूप से एलएलएम और सामान्य रूप से एआई के लिए उपयुक्त हैं। विशेष रूप से, मैं RTX-5080 और RTX-5090 की कीमतों की तुलना कर रहा हूँ। उनकी कीमतें थोड़ी कम हो गई हैं।

GPU लोड मॉनिटरिंग एप्लिकेशन्स: nvidia-smi vs nvtop vs nvitop vs KDE plasma systemmonitor.

एनवीडिया DGX स्पार्क जारी करने वाला है NVIDIA DGX स्पार्क - ब्लैकवेल आर्किटेक्चर पर छोटा AI सुपरकंप्यूटर जिसमें 128+GB यूनिफाइड RAM और 1 PFLOPS AI प्रदर्शन है। LLM चलाने के लिए एक अच्छा डिवाइस है।