माइक्रोसर्विसेज में सागा पैटर्न के साथ लेनदेन
सागा पैटर्न (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/saga-transactions-in-microservices/ “वितरित लेनदेन के लिए सागा पैटर्न”) वितरित लेनदेन को एक श्रृंखला के स्थानीय लेनदेन और संतुलन कार्रवाइयों में तोड़कर एक सुंदर समाधान प्रदान करता है।
डॉकर मॉडल रनर के लिए एनवीडिया CUDA समर्थन के साथ GPU त्वरण सक्षम करें
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।
ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ्स के साथ गोपनीयता संरक्षण प्रणालियाँ
शून्य-ज्ञान आर्किटेक्चर एक नया दृष्टिकोण है जो गोपनीयता-सुरक्षित प्रणालियों के डिजाइन में क्रांति ला रहा है।
पूर्ण सुरक्षा मार्गदर्शिका - डेटा आराम पर, संचार के दौरान, रनटाइम पर
जब डेटा एक मूल्यवान संपत्ति होता है, तो इसका सुरक्षा करना कभी भी इतना महत्वपूर्ण नहीं रहा है। जानकारी के निर्माण के क्षण से लेकर इसे फेंकने के बिंदु तक, इसके सफर में खतरे भरे होते हैं - चाहे वह संग्रहीत, स्थानांतरित, या सक्रिय रूप से उपयोग किया जा रहा हो।
हेडलेस CMS की तुलना - विशेषताएँ, प्रदर्शन और उपयोग के मामले
सही हेडलेस सीएमएस का चयन आपकी सामग्री प्रबंधन रणनीति को बना या बिगाड़ सकता है। आइए तीन ओपन-सोर्स समाधानों की तुलना करें जो डेवलपर्स को सामग्री-ड्राइवन एप्लिकेशन्स बनाने में प्रभावित करते हैं।
गो में कोबरा और वाइपर फ्रेमवर्क के साथ सीएलआई विकास
कमांड-लाइन इंटरफेस (CLI) एप्लिकेशन डेवलपर्स, सिस्टम एडमिनिस्ट्रेटर्स, और डेवॉप्स प्रोफेशनल्स के लिए आवश्यक उपकरण हैं। Go में CLI विकास के लिए दो लाइब्रेरी डि फैक्टो मानक बन गए हैं: Cobra कमांड संरचना के लिए और Viper कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन के लिए (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/go-cli-applications-with-cobra-and-viper/ “Go में CLI विकास”)।
बुद्धिमान टोकन अनुकूलन के साथ LLM लागत को 80% तक कम करें
टोकन अनुकूलन वह महत्वपूर्ण कौशल है जो लागत-प्रभावी एलएलएम अनुप्रयोगों को बजट-खर्च करने वाले प्रयोगों से अलग करता है।
AWS Kinesis के साथ इवेंट-ड्राइवन आर्किटेक्चर के लिए स्केल
AWS Kinesis ने आधुनिक इवेंट-ड्राइवन माइक्रोसर्विसेस आर्किटेक्चर बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण आधार बन गया है, जो कम ऑपरेशनल ओवरहेड के साथ रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग को स्केल करने की अनुमति देता है।
ग्राफक्यूएल बीएफएफ और एपोलो सर्वर का उपयोग करके फ्रंटएंड एपीआई को अनुकूलित करें
बैकएंड फॉर फ्रंटएंड (BFF) पैटर्न के साथ ग्राफक्यूएल और एपोलो सर्वर का संयोजन आधुनिक वेब एप्लिकेशनों के लिए एक शक्तिशाली आर्किटेक्चर बनाता है।
एलास्टिकसर्च कमांड्स फॉर सर्च, इंडेक्सिंग एंड एनालिटिक्स
एलास्टिकसर्च एक शक्तिशाली वितरित खोज और विश्लेषण इंजन है जो Apache Lucene पर बनाया गया है। यह व्यापक चिट्ठा एलास्टिकसर्च क्लस्टरों के साथ काम करने के लिए आवश्यक कमांड्स, सर्वोत्तम प्रथाओं, और त्वरित संदर्भों को कवर करता है।
पाइथन उदाहरणों के साथ एआई सहायक के लिए MCP सर्वर बनाएं
मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) बाहरी डेटा स्रोतों और टूल्स के साथ AI सहायकों के इंटरैक्शन के तरीके को क्रांतिकारी बना रहा है। इस गाइड में, हम Python में MCP सर्वर बनाना के बारे में जानेंगे, जिसमें वेब सर्च और स्क्रैपिंग क्षमताओं पर फोकस किए गए उदाहरण शामिल हैं।
डॉकर मॉडल रनर कमांड्स के लिए त्वरित संदर्भ
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।
डॉकर मॉडल रनर और ओल्लामा को स्थानीय एलएलएम के लिए तुलना करें
स्थानीय रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) चलाना अब गोपनीयता, लागत नियंत्रण, और ऑफ़लाइन क्षमताओं के लिए increasingly popular हो गया है। अप्रैल 2025 में, जब Docker ने Docker Model Runner (DMR) पेश किया, तो परिदृश्य महत्वपूर्ण रूप से बदल गया, जो AI मॉडल डिप्लॉयमेंट के लिए इसका आधिकारिक समाधान है।
चरण-दर-चरण उदाहरण
इस पेज में हमने एक Python Lambda उदाहरण SQS संदेश प्रोसेसर + REST API के साथ API Key सुरक्षा + Terraform स्क्रिप्ट शामिल किया है, जो इसे सर्वरलेस एक्सीक्यूशन के लिए डिप्लॉय करने के लिए है।
+ सोचने वाले LLMs का उपयोग करने के विशिष्ट उदाहरण
इस पोस्ट में, हम दो तरीकों का पता लगाएंगे जिससे आप अपने Python एप्लिकेशन को Ollama से कनेक्ट कर सकते हैं: 1. HTTP REST API के माध्यम से; 2. अधिकृत Ollama Python लाइब्रेरी के माध्यम से।
