Self-Hosting

Bagaimana Jalur PCIe Mempengaruhi Kinerja LLM? Tergantung pada tugasnya. Untuk pelatihan dan inferensi multi-GPU — penurunan kinerja sangat signifikan.

Langkah berikutnya adalah menerapkan beberapa CI/CD dan mengatur Gitea Actions untuk situs web Hugo, untuk mendorong situs web ke AWS S3 secara otomatis ketika cabang master diperbarui.

Dalam perpustakaan model Ollama terdapat model yang mampu mengubah konten HTML menjadi Markdown, yang berguna untuk tugas konversi konten.

Akan disebutkan di sini beberapa alat pemrograman yang didukung AI dan Asisten Pemrograman AI beserta keunggulan mereka.

Saya punya teori untuk diuji - jika memanfaatkan semua inti pada CPU Intel akan meningkatkan kecepatan LLM? Ini mengganggu saya bahwa model baru gemma3 27 bit (gemma3:27b, 17GB pada ollama) tidak masuk ke dalam VRAM 16GB GPU saya, dan sebagian berjalan di CPU.

MinIO menyediakan dua UI standar: (1) MinIO Console - Itu adalah antarmuka web, dan (2) MinIO Command - ini adalah commandline util mc.

MinIO adalah sistem penyimpanan objek terdistribusi berkinerja tinggi yang open-source, dirancang untuk kompatibel penuh dengan API Amazon S3.

Dalam tengah-tengah kekacauan dunia modern ini, di sini saya membandingkan spesifikasi teknis dari berbagai kartu yang cocok untuk tugas AI
(Deep Learning,
Object Detection
dan LLMs).
Mereka semua sangat mahal meskipun demikian.

Mari lihat di github daftar tema terbaik untuk Hugo generator situs statis, Dan periksa rating bintangnya. Anda dapat pergi ke daftar tema resmi hugo: https://themes.gohugo.io/

Ketika server Ollama menerima dua permintaan secara bersamaan, perilakunya bergantung pada konfigurasinya dan sumber daya sistem yang tersedia.

Mungkin sebaiknya menyebut ini platform engineering sekarang. Berikut adalah beberapa catatan tentang cara menginstal, menghubungkan, dan menghapus Portainer - antarmuka pengelola gambar dan kontainer Docker.

Perbandingan singkat antara RabbitMQ di AWS EKS dan AWS SQS

• fitur dan biaya.

Tidak setiap hari Jumat kedua, tetapi tetap… Kami memiliki dua pendekatan utama

Berikut adalah langkah-langkah untuk Menyiapkan untuk menjalankan eksekutable apa pun sebagai layanan di Linux dengan Systemd.

Model pertama DeepSeek dengan kemampuan penalaran yang setara dengan OpenAI-o1, termasuk enam model padat yang didistilasi dari DeepSeek-R1 berbasis Llama dan Qwen.