Self-Hosting

最適なLLMの選定は、グラフ構築の品質、幻覚率、ハードウェアの制約をバランスよく考慮する必要があります。
Cogneeは、Ollama](https://www.glukhov.org/ja/post/2024/12/ollama-cheatsheet/ “Ollama cheatsheet”)を通じて32B以上の低幻覚モデルで優れたパフォーマンスを発揮しますが、軽量な構成では中規模のオプションも利用可能です。

OllamaのPythonライブラリは、今やOLlama web searchのネイティブな機能を含んでいます。わずか数行のコードで、ローカルのLLMをインターネット上のリアルタイム情報を補完し、幻覚を減らし、正確性を向上させることができます。

正しいベクトルストアを選択することで、RAGアプリケーションの性能、コスト、拡張性が大きく左右されます。この包括的な比較では、2024年～2025年の最も人気のあるオプションをカバーしています。

OllamaのWeb検索APIは、ローカルLLMにリアルタイムのウェブ情報を補完する機能を提供します。このガイドでは、GoでのWeb検索の実装について、単純なAPI呼び出しからフル機能の検索エージェントまでの実装方法を示します。

2025年後半にかけて、メモリ市場はかつてない価格のボラティリティに直面しています。すべてのセグメントにわたってRAMの価格が急騰しており、RAM価格の急騰が深刻な状況となっています。

ローカルでのLLMの展開は、開発者や組織がプライバシーの向上、レイテンシーの低減、AIインフラストラクチャの制御の強化を求めるにつれて、ますます人気になっています。

トップレベルの消費者向けGPUの価格を比較してみましょう。特にLLM（大規模言語モデル）に適しており、AI全般にも適しています。具体的には以下を確認しています。

RTX-5080およびRTX-5090の価格

AIの民主化はここにあります。 Llama 3、Mixtral、QwenなどのオープンソースLLMが、今やプロプライエタリモデルと同等の性能を発揮するようになり、チームは消費者ハードウェアを使用して強力なAIインフラストラクチャを構築できるようになりました。これにより、コストを削減しながらも、データプライバシーやデプロイメントに関する完全なコントロールを維持することが可能です。

Prometheus は、クラウドネイティブなアプリケーションとインフラストラクチャのモニタリングにおいて事実上の標準となり、メトリクスの収集、クエリ、可視化ツールとの統合を提供しています。

Grafana は、メトリクス、ログ、トレースを視覚的に表現し、アクション可能なインサイトに変換するための、監視および観測性のための主要なオープンソースプラットフォームです。

Kubernetes StatefulSets は、安定したアイデンティティ、永続的なストレージ、および順序付きデプロイメントパターンを必要とするステートフルなアプリケーションを管理するための最適なソリューションです。データベース、分散システム、キャッシュレイヤーなどに不可欠です。

FLUX.1-dev は、驚くほど美しい画像を生成できる強力なテキストから画像生成モデルですが、24GB以上のメモリが必要なため、多くのシステムでは実行が難しいです。 GGUF量化されたFLUX.1-dev は、メモリ使用量を約50％削減しながらも、優れた画像品質を維持するという解決策を提供します。

ドッカー・モデル・ランナーでのコンテキストサイズの設定は、本来よりも複雑です。

ブラックフォレスト・ラボズは、FLUX.1-Kontext-devという高度な画像から画像へのAIモデルをリリースしました。このモデルは、テキストの指示を使って既存の画像を補強します。

Docker Model Runner は、AIモデルをローカルで実行するためのDocker公式ツールですが、NVIDIA GPU加速をDocker Model Runnerで有効にする には特定の設定が必要です。

正しい ヘッドレス CMS の選択は、コンテンツ管理戦略を成功させるか、失敗させるかを左右します。 開発者がコンテンツ駆動型アプリケーションを構築する方法に影響を与える3つのオープンソースソリューションを比較してみましょう。