Self-Hosting

Ollama의 GPT-OSS 모델은 특히 LangChain, OpenAI SDK, vllm 및 기타 프레임워크와 함께 사용될 때 구조화된 출력을 처리하는 데 반복적인 문제가 있습니다.

대규모 언어 모델(LLMs) 은 강력하지만, 실제 운영 환경에서는 일반적인 문장이 아닌 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 앱에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 원합니다. 이에 대해 LLM 구조화된 출력을 살펴보겠습니다.

KDE Plasma 팬들에게는 두 가지 Linux 배포판이 자주 언급됩니다:
Kubuntu 및 KDE Neon.
그들은 비슷해 보일 수 있습니다 - 둘 다 KDE Plasma를 기본 데스크탑으로 제공하며, 모두 Ubuntu 기반이며, 모두 초보자에게 친화적입니다.

여기서 저는 새로운 버전의 Ollama가 모델에 할당하는 VRAM의 양을 이전 버전과 비교하고 있습니다.
새로운 버전은 더 나쁘다고 보입니다.

이 가이드는 Ubuntu 서버에서 정적 IP 주소 변경 방법을 단계별로 안내합니다.

Ollama은 LLM을 로컬에서 실행하는 데 사용되는 가장 인기 있는 도구 중 하나로 빠르게 자리 잡았습니다.
간단한 CLI와 간소화된 모델 관리 기능 덕분에, 클라우드 외부에서 AI 모델을 사용하고자 하는 개발자들에게 필수적인 선택지가 되었습니다.
하지만 많은 유망한 플랫폼과 마찬가지로, 이미 **Enshittification**의 징후가 나타나고 있습니다.

Mumble은 주로 실시간 음성 통신을 위해 설계된 무료이고 오픈소스의 음성 통화(VoIP) 애플리케이션입니다. 사용자들이 공유된 서버에 연결하여 서로와 대화할 수 있도록 클라이언트-서버 아키텍처를 사용합니다.

로컬에서 호스팅된 Ollama는 대형 언어 모델을 자신의 컴퓨터에서 실행할 수 있게 해줍니다. 하지만 명령줄을 통해 사용하는 것은 사용자 친화적이지 않습니다. 다음은 로컬 Ollama에 연결되는 **ChatGPT 스타일의 인터페이스**를 제공하는 여러 오픈 소스 프로젝트입니다.

GPU 로드 모니터링 애플리케이션: nvidia-smi vs nvtop vs nvitop vs KDE plasma systemmonitor.

3노드 K3s 클러스터의 설치 단계별 가이드를 아래에 제공합니다.
이 가이드는 물리 서버(1 마스터 + 2 워커)에서 실행되는
**3노드 K3s 클러스터 설치**에 대한 것입니다.

자체 호스팅 Kubernetes(self-hosting Kubernetes) 분포를 비교하여, 베어메탈 또는 홈 서버에 호스팅할 때 설치 용이성, 성능, 시스템 요구사항, 기능 세트에 초점을 맞추고 있습니다.

저는 Ubuntu 기반 홈랩에 적합한 3개 노드(각각 16GB RAM, 4코어)를 갖춘 자체 호스팅 Kubernetes 변형을 비교하고 있으며, 설치 및 유지보수가 용이하고, Persistent Volumes(PV) 및 LoadBalancer(LB) 서비스를 지원하는 것을 중심으로 살펴보고 있습니다.

GitHub Actions
은 GitHub 내에서 사용되는 자동화 및 CI/CD 플랫폼으로, 푸시, 풀리퀘스트, 또는 일정에 따라 코드를 빌드, 테스트, 배포할 수 있습니다.

다음은 제공된 Hugo 페이지 내용을 영어에서 한국어로 번역한 것입니다. 모든 Hugo 단축 코드, 기술적 요소, 구조, 포맷은 그대로 유지되었으며, 한국어의 문법, 표현, 타이포그래피에 맞게 자연스럽게 번역되었습니다.

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다음은
Docker Compose 간편 가이드
으로, Compose 파일과 명령어를 빠르게 정리하고 익히는 데 도움이 되는 주석이 달린 예제입니다.

다음은 제공된 Hugo 페이지 콘텐츠의 영어에서 한글로의 정확한 번역입니다. 모든 Hugo 쇼트코드, 마크다운 구조, 기술적 요소는 그대로 유지되었으며, 한글의 문법, 표현, 타이포그래피 규칙에 따라 자연스럽고 정확하게 번역되었습니다.

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다음은 **개인 지식 관리(PKM)**에 강력한 도구로 알려진 Obsidian에 대한 상세한 분석입니다. 이는 Obsidian의 아키텍처, 기능, 강점, 그리고 현대 지식 워크플로우를 지원하는 방식에 대해 설명합니다.