DevOps

SGLang クイックスタート:OpenAI API を介して LLM のインストール、設定、およびサービス提供

SGLang クイックスタート:OpenAI API を介して LLM のインストール、設定、およびサービス提供

SGLang を使ってオープンモデルを高速に提供。

SGLang は、大規模言語モデルおよびマルチモーダルモデル向けの高パフォーマンスなサービングフレームワークであり、単一の GPU から分散クラスターに至るまで、低レイテンシかつ高スループットの推論を提供するために設計されています。

llama.swap モデルスイッチャーのクイックスタート(OpenAI 互換ローカル LLM 向け)

llama.swap モデルスイッチャーのクイックスタート(OpenAI 互換ローカル LLM 向け)

クライアントを変更せずに、ローカル LLM をホットスワップします。

まもなく、vLLM や llama.cpp、さらに多くのスタックをそれぞれのポートで並行して管理することになるでしょう。しかし、下流のシステムはすべて単一の /v1 ベース URL を望みます。そうしないと、ポート、プロファイル、ワンオフスクリプトを絶えず整理し続ける羽目になります。llama-swap は、それらのスタックの前に置かれる /v1 プロキシです。

開発者向けツール:モダンな開発ワークフローの完全ガイド

開発者向けツール:モダンな開発ワークフローの完全ガイド

ソフトウェア開発には、バージョン管理には Git、コンテナ化には Docker、自動化には bash、データベースには PostgreSQL、エディタには VS Code が使用され、生産性を左右する無数のツールが存在します。このページでは、開発スタック全体で効率的に作業するために必要な、必須のチートシート、ワークフロー、比較情報を集約しています。

LocalAI QuickStart: ローカルで OpenAI 互換 LLM を実行する

LocalAI QuickStart: ローカルで OpenAI 互換 LLM を実行する

数分で LocalAI を使用して、OpenAI 互換 API をセルフホストできます。

LocalAI は、ご自身のハードウェア(ノート PC、ワークステーション、オンプレミスサーバー)上で AI ワークロードを実行できるように設計された、自己完結型でローカルファーストの推論サーバーです。これは、OpenAI API と互換性のある「差し替え可能な」APIとして動作します。

llama.cpp の CLI とサーバーを使用したクイックスタート

llama.cpp の CLI とサーバーを使用したクイックスタート

「OpenCode のインストール、設定、および使用方法」

llama.cpp(https://www.glukhov.org/ja/llm-hosting/llama-cpp/ “llama.cpp”)はローカルでの推論に最適です。Ollamaや他のツールが抽象化しているコントロールを提供し、簡単に動作します。llama-cliを使用してGGUFモデルをインタラクティブに実行したり、llama-serverを使用してOpenAIと互換性のあるHTTP APIを公開したりするのが簡単です。

AI 開発ツール:AI 駆動開発の完全ガイド

AI 開発ツール:AI 駆動開発の完全ガイド

人工知能は、ソフトウェアの作成、レビュー、デプロイ、保守の方法を根本から変えつつあります。AI コーディングアシスタントから GitOps 自動化、DevOps ワークフローに至るまで、開発者たちは今やソフトウェアライフサイクルのあらゆる段階で AI 駆動型ツールに依存しています。

このページは、当サイトにおける AI 開発者ツールに関連する中心的なハブです。チュートリアル、比較、チートシート、そして現代の AI 支援開発ワークフローへの深掘り記事へと接続します。

OpenCode クイックスタート:Terminal AI コーディングエージェントのインストール、設定、および利用

OpenCode クイックスタート:Terminal AI コーディングエージェントのインストール、設定、および利用

OpenCode のインストール、設定、および使用方法

OpenCode は、ターミナル(TUI + CLI)で実行可能なオープンソースの AI コーディングエージェントであり、オプションとしてデスクトップや IDE 用のインターフェースも提供します。これが OpenCode クイックスタート です:インストール、検証、モデル/プロバイダーの接続、そして実際のワークフロー(CLI + API)の実行について解説します。

開発者とDevOps向けのAirtable - プラン、API、Webhook、およびGo/Pythonの例

開発者とDevOps向けのAirtable - プラン、API、Webhook、およびGo/Pythonの例

Airtable - 無料プランの制限、API、Webhook、GoおよびPython。

Airtableは、協力的な「データベースに似た」スプレッドシートUIを中心に構築された低コードアプリケーションプラットフォームと考えるのが最も適切です。これは、非開発者が友好的なインターフェースを必要とするが、開発者も自動化と統合のためにAPI表面が必要な場合に、運用ツール(内部トラッカー、軽量なCRM、コンテンツパイプライン、AI評価キュー)を迅速に作成するのに非常に適しています。

「Garage vs MinIO vs AWS S3: オブジェクトストレージの比較と機能マトリクス」

「Garage vs MinIO vs AWS S3: オブジェクトストレージの比較と機能マトリクス」

AWS S3、Garage、またはMinIO - 概要と比較。

AWS S3はオブジェクトストレージの「デフォルト」の基準であり、完全に管理されており、強い一貫性を持ち、非常に高い耐久性と可用性が設計されています。
GarageおよびMinIOは、自己ホスト型のS3互換の代替案: Garageは軽量で、地理的に分散された小規模から中規模のクラスター向けに設計されていますが、MinIOはS3 APIの幅広い機能カバレッジと、大規模な展開での高パフォーマンスを強調しています。

GoでTemporalを使用したワークフロー応用の実装: 完全ガイド

GoでTemporalを使用したワークフロー応用の実装: 完全ガイド

GoでTemporal SDKを使用してワークフローを構築する

Temporal は、開発者がGoなどの馴染みのあるプログラミング言語を使って、耐障害性があり、拡張性があり、信頼性の高いワークフロー アプリケーションを構築できるオープンソースで、企業向けのワークフロー エンジンです。Go など。

LLMシステムの観測性:メトリクス、トレース、ログ、および本番環境でのテスト

LLMシステムの観測性:メトリクス、トレース、ログ、および本番環境でのテスト

LLM推論およびLLMアプリケーション向けのエンドトゥーエンドの観測性戦略

LLMシステムは、従来のAPIモニタリングでは表面化できない方法で失敗します。キューが静かに満たされ、GPUメモリがCPUが忙しくなる前に飽和し、レイテンシがアプリケーション層ではなくバッチング層で爆発します。本ガイドでは、LLM推論およびLLMアプリケーション向けのエンドツーエンドの観測性戦略について説明します。測定すべき項目、Prometheus、OpenTelemetry、Grafanaを使ってどのようにインストゥルメント化するか、そしてテレメトリーパイプラインをスケールしてデプロイする方法をカバーします。