Infrastructure

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

A hub for compute hardware analysis covering GPUs, CPUs, memory trends, and AI-focused workstation infrastructure.

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

本番環境で稼働するAIシステムは、モデルやプロンプトだけでは成り立ちません。

堅牢なストレージ、信頼性の高いデータベース、スケーラブルな検索機能、そして慎重に設計されたデータ境界が不可欠です。

このセクションでは、以下の基盤を支えるデータインフラストラクチャ層について文書化します。

• 検索拡張生成 (RAG)
• ローカルファーストのAIアシスタント
• 分散型バックエンドシステム
• クラウドネイティブプラットフォーム
• セルフホスト型AIスタック

本番環境でAIシステムを構築している場合、これが安定性、コスト、長期的なスケーラビリティを決定する層となります。