Self-Hosting

私は、Ubuntuベースのホームラボで3ノード（16GB RAM、各4コア）に適した、インストールとメンテナンスが簡単で、永続ボリュームとロードバランサーをサポートする自己ホスト型Kubernetesのバリエーションを比較しています。

GitHub Actions
は、プッシュ、プルリクエスト、またはスケジュールなどのイベントに基づいてコードを構築、テスト、デプロイするためのGitHub内での自動化およびCI/CDプラットフォームです。

以下は、Docker Composeに関するヒントと例を含む、日本語に翻訳されたHugoページのコンテンツです。

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Docker Compose チートシート
注釈付きの例を用いて、Composeファイルとコマンドを素早くマスターするのに役立ちます。

以下は、提供されたHugoページコンテンツの日本語への翻訳です。すべての技術的なフォーマット、構造、Hugo固有の要素は保持されています。

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以下は、Obsidianが**個人知識管理（PKM）**に強力なツールとしてどのように機能するかの詳細な解説です。Obsidian as a powerful tool for personal knowledge management (PKM)。そのアーキテクチャ、機能、強み、そして現代の知識ワークフローをどのようにサポートするかについて説明しています。

NVIDIAは、NVIDIA DGX Sparkを間もなくリリースします。これは、ブラックウェルアーキテクチャを採用し、128GB以上の統合RAMと1 PFLOPSのAI性能を備えた小型のAIスーパーコンピュータです。LLMを実行するための理想的なデバイスです。

Matomo、Plausible、Google およびその他のウェブ解析プロバイダやシステムについて、セルフホスティング可能なものを確認し、それらを比較してみましょう。

Ubuntu 24.04 のインストール時に私が好むステップについてご紹介します。ここでの魅力は、NVIDIAドライバをインストールする必要がないことです。それらは自動的にインストールされます。

Dokuwikiは、データベースを必要とせず、オンプレミスで簡単にホストできるセルフホスト型のウィキパediaです。
私は、ペットのKubernetesクラスター上でDocker化してDokuwikiを運用していました。

トップレベルの消費者向けGPUの価格を比較しましょう。特にLLM（大規模言語モデル）やAI全体において適したGPUについて詳しく見てみましょう。

具体的には、RTX 5080およびRTX 5090の価格を見てみましょう。わずかに価格が下がっています。

Apache Airflow は、Python コードを使用してワークフローをプログラマティックに作成、スケジュール、監視するためのオープンソースプラットフォームです。伝統的な、手動の、またはUIベースのワークフローツールの代替として、柔軟で強力な選択肢を提供します。

標準的な Ollama には直接のリランク API がありませんので、 クエリとドキュメントのペアに対して埋め込みを生成し、それらをスコアリングすることで、Qwen3 リランカーを使用したリランキング（GO 言語で） を実装する必要があります。

このテストでは、Ollama上でホストされているさまざまなLLMがHugoページを英語からドイツ語に翻訳する方法を比較しています（[英語からドイツ語へのHugoページの翻訳の比較](https://www.glukhov.org/ja/post/2025/06/translation-quality-comparison-llms-on-ollama/ “英語からドイツ語へのHugoページの翻訳の比較”）。

テストした3つのページは、異なるトピックについており、いくつかの構造を持つマークダウンがありました：見出し、リスト、テーブル、リンクなど。

この小さな Reranking Goコード例はOllamaを呼び出して埋め込みを生成しています クエリと各候補ドキュメントに対して、 その後、コサイン類似度で降順にソートします。

ちょうど3か月前には、RTX 5090は店頭に並んでいなかったが、今ではようやく販売されている。ただし、価格はMRSPよりもやや高くなっている。

最も安いオーストラリアでのRTX 5080およびRTX 5090の価格を比較してみよう。

YaCyは、分散型でピアツーピア（P2P）の検索エンジンであり、中央集約型のサーバーに依存せずに動作するように設計されています。ユーザーはローカルまたはグローバルなインデックスを作成し、分散されたピアをクエリして検索を実行できます。