NVIDIA는 곧 NVIDIA DGX Spark를 출시할 예정입니다. 이는 Blackwell 아키텍처를 기반으로 한 소형 AI 슈퍼컴퓨터로, 128GB 이상의 통합 RAM과 1 PFLOPS의 AI 성능을 제공합니다. LLM을 실행하는 데 매우 적합한 장비입니다.

간단히 살펴보자면,
Matomo, Plausible, Google 및 기타 웹 분석 제공업체 및 시스템
자체 호스팅이 가능한 시스템들을 비교해 보자.

여기에는 **Model Context Protocol (MCP)**에 대한 설명과 Go로 작성된 MCP 서버를 구현하는 방법에 대한 간단한 노트, 메시지 구조 및 프로토콜 명세가 포함되어 있습니다.

여기 제가 좋아하는 Ubuntu 24.04의 신규 설치에 대한 단계입니다.
여기서 제가 좋아하는 점은 NVidia 드라이버를 설치할 필요가 없으며, 자동으로 설치됩니다.

여기에서 저는 Markdown의 코드 블록 옵션에 대해 검토하고 있습니다.

도쿠위키는 데이터베이스가 필요 없는 자체 호스팅 위키로, 쉽게 온프레미스에서 호스팅할 수 있습니다.
저는 도커화된 상태로, 제 개인의 페트/kubernetes 클러스터에서 실행하고 있었습니다.

최상위 소비자용 GPU의 가격을 비교해 보겠습니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델)에 적합하지만, 일반적으로 AI에도 적합한 GPU에 초점을 맞추겠습니다. 구체적으로 살펴보면, RTX 5080 및 RTX 5090 가격입니다. 가격이 약간 하락했습니다.

Linux Ubuntu 24.04 데스크탑 에디션은 SQL 에디터 및 DB 관리 도구로 Beekeeper Studio 설치를 제안했습니다.
이전에는 DBeaver를 사용했습니다.
좋습니다.
Compare DBeaver with Beekeeper Studio에서 비교해 보겠습니다.

새로운 PC에 Linux를 설치한 후, Ubuntu 24.04에서 맥락 메뉴를 커스터마이징하는 방법을 쉽게 찾지 못해 놀랐습니다.

Apache Airflow은 프로그래밍적으로 워크플로우를 작성, 예약 및 모니터링할 수 있는 오픈소스 플랫폼으로, 완전히 파이썬 코드로 작성되어 전통적인, 수동적, 또는 UI 기반 워크플로우 도구보다 유연하고 강력한 대안을 제공합니다.

Python uv (발음: “유비”)는 Rust로 작성된 현대적이고 고성능의 Python 패키지 및 프로젝트 관리 도구입니다. 이 도구는 전통적인 Python 패키지 관리 도구인 pip, pip-tools, virtualenv, pipx, pyenv의 대체 도구로 설계되어 Python 개발 워크플로우를 간소화하고 가속화하는 것을 목표로 합니다.

표준 Ollama에는 직접적인 재정렬 API가 없기 때문에, 쿼리-문서 쌍의 임베딩을 생성하고 이를 점수화하여 Qwen3 재정렬기 사용으로 재정렬하기(GO)를 구현해야 합니다.

한 여름의 추운 날, 호주에서는 여름이 아니라 겨울이죠…
AI 모델을 훈련하여 비캡된 콘크리트 강화 철근을 감지하는 것이 급한 필요성을 느꼈습니다…

이 테스트에서는 Ollama에 호스팅된 다양한 LLM이 Hugo 페이지를 영어에서 독일어로 번역하는 방법을 비교하고 있습니다. https://www.glukhov.org/ko/post/2025/06/translation-quality-comparison-llms-on-ollama/ "comparison how different LLMs hosted on Ollama translate Hugo page from English to German".

테스트한 세 페이지는 서로 다른 주제를 다루고 있으며, 마크다운 형식으로 구성되어 있습니다. 헤더, 목록, 표, 링크 등이 포함되어 있습니다.

이 작은
Reranking Go 코드 예제는 Ollama를 호출하여 쿼리와 각 후보 문서에 대한 임베딩을 생성
그런 다음 코사인 유사도에 따라 내림차순으로 정렬합니다.