Self-Hosting

Cognee adalah kerangka kerja Python untuk membangun grafik pengetahuan dari dokumen menggunakan LLM. Tapi apakah itu bekerja dengan model yang dihosting sendiri?

Memilih LLM Terbaik untuk Cognee memerlukan keseimbangan antara kualitas pembuatan graf, tingkat halusinasi, dan pembatasan perangkat keras. Cognee unggul dengan model besar berhalusinasi rendah (32B+) melalui Ollama tetapi pilihan ukuran sedang juga cocok untuk konfigurasi yang lebih ringan.

Perpustakaan Python Ollama sekarang mencakup kemampuan pencarian web OLlama web search. Dengan hanya beberapa baris kode, Anda dapat memperkuat LLM lokal Anda dengan informasi real-time dari web, mengurangi halusinasi dan meningkatkan akurasi.

Memilih penyimpanan vektor yang tepat dapat menentukan keberhasilan, biaya, dan skalabilitas aplikasi RAG Anda. Perbandingan menyeluruh ini mencakup opsi paling populer pada 2024-2025.

API Pencarian Web Ollama memungkinkan Anda memperluas LLM lokal dengan informasi web secara real-time. Panduan ini menunjukkan cara mengimplementasikan kemampuan pencarian web dalam Go, dari panggilan API sederhana hingga agen pencarian berfitur lengkap.

Pasaran memori sedang mengalami volatilitas harga yang belum pernah terjadi sebelumnya di akhir 2025, dengan harga RAM melonjak secara dramatis di segala segmen.

Penyimpanan lokal LLM telah semakin populer seiring dengan kebutuhan pengembang dan organisasi akan privasi yang lebih baik, latensi yang lebih rendah, dan kontrol yang lebih besar terhadap infrastruktur AI mereka.

Mari kita bandingkan harga untuk GPU konsumen tingkat atas, yang cocok khususnya untuk LLM dan secara umum untuk AI.

Secara khusus saya melihat RTX-5080 dan RTX-5090 harga.

Demokratisasi AI sudah tiba. Dengan LLM open-source seperti Llama 3, Mixtral, dan Qwen kini bersaing dengan model proprietary, tim dapat membangun infrastruktur AI yang kuat menggunakan perangkat keras konsumen - mengurangi biaya sambil mempertahankan kontrol penuh atas privasi data dan penggunaan.

Prometheus telah menjadi standar de facto untuk memantau aplikasi dan infrastruktur cloud-native, menawarkan pengumpulan metrik, penelusuran, dan integrasi dengan alat visualisasi.

Grafana adalah platform open-source terkemuka untuk pemantauan dan observabilitas, mengubah metrik, log, dan pelacakan menjadi wawasan yang dapat diambil tindakan melalui visualisasi yang menarik.

Kubernetes StatefulSets adalah solusi utama untuk mengelola aplikasi berstatus yang memerlukan identitas stabil, penyimpanan permanen, dan pola penyebaran terurut—penting untuk database, sistem terdistribusi, dan lapisan caching.

FLUX.1-dev adalah model teks-ke-gambar yang kuat yang menghasilkan hasil yang luar biasa, tetapi kebutuhan memori 24GB+ membuatnya menantang untuk dijalankan pada banyak sistem. GGUF quantization dari FLUX.1-dev menyediakan solusi, mengurangi penggunaan memori sekitar 50% sambil mempertahankan kualitas gambar yang sangat baik.

Menyetel ukuran konteks di Docker Model Runner lebih kompleks dari yang seharusnya.

Black Forest Labs telah merilis FLUX.1-Kontext-dev, sebuah model AI canggih untuk mengubah gambar berdasarkan instruksi teks.

Docker Model Runner adalah alat resmi Docker untuk menjalankan model AI secara lokal, tetapi mengaktifkan percepatan GPU NVidia di Docker Model Runner memerlukan konfigurasi khusus.