Self-Hosting

virt-clone과 virt-sysprep를 사용하여 Virt-Manager에서 VM 복제하기

virt-clone과 virt-sysprep를 사용하여 Virt-Manager에서 VM 복제하기

VM 복제는 바이트를 복제할 뿐, 아이덴티티를 복제하지 않습니다.

Virt-Manager (libvirt GUI)은 KVM 디스크를 복사하고 클론에 UUID와 MAC 주소를 할당합니다. 게스트는 machine-id와 SSH 호스트 키를 유지하며, virt-sysprep가 이를 정리할 때까지 그대로 두게 됩니다.

WordPress SEO 플러그인 비교: Yoast부터 로컬 AI까지

WordPress SEO 플러그인 비교: Yoast부터 로컬 AI까지

WordPress SEO 플러그인, Yoast에서 로컬 AI로

WordPress SEO 플러그인은 WordPress 코어의 위에 메타데이터, 사이트맵, 스키마, 그리고 AI 계층을 추가합니다. 2026년 현재 이 계층에는 자체 하드웨어에서 추론을 실행하는 플러그인도 포함됩니다.

셀프 호스티드 SEO 도구 및 플랫폼: 오픈소스 가이드

셀프 호스티드 SEO 도구 및 플랫폼: 오픈소스 가이드

워드프레스 플러그인을 넘어선 오픈소스 SEO

자체 호스팅 SEO는 현재 크롤러, Search Console 대시보드, 랭킹 트래커, MCP 서버, 그리고 로컬 AI를 포함합니다. 이 가이드는 주요 오픈소스 플랫폼을 비교하고, 유료 SEO API 없이도 어떤 기능이 작동하는지 살펴봅니다.

셀프호스티드 딥 리서치 시스템: 12가지 도구 비교

셀프호스티드 딥 리서치 시스템: 12가지 도구 비교

검색을 넘어 연구를 수행하는 셀프호스트 에이전트

Deep Research는 이제 단순히 검색 박스에 적용되는 모델이 아니라, 독자적인 소프트웨어 카테고리가 되었습니다. 이 글에서는 12가지 셀프호스팅 시스템과 그 뒤를支撑하는 리서치 아키텍처를 비교합니다.

16GB GPU에서 KV 캐시: 긴 컨텍스트를 실제로 수용하는 방법

16GB GPU에서 KV 캐시: 긴 컨텍스트를 실제로 수용하는 방법

16GB에서 128K 컨텍스트가 실패하는 이유

모델은 128K 컨텍스트 윈도우를 광고하면서도 16 GB GPU에서 40K 토큰에서 실패할 수 있습니다. 아키텍처 상한은 웨이트, KV 캐시, 컴퓨트 버퍼, 데스크톱 컴포지터가 모두 동시에 해당 카드에 들어맞겠다는 약속을 한 적이 없습니다.

데이터 중력: API-퍼스트 AI의 실제 비용

데이터 중력: API-퍼스트 AI의 실제 비용

AI 스택이 매월 더욱 강하게 고정되는 이유

모든 API 호출은 단순한 거래처럼 느껴집니다. 하지만 그 수가 쌓이면, 파인튜닝 데이터, 평가 하네스, 도구 스키마가 모두 하나의 벤더 주위에 형성되어, 벤더 전환이 더 이상 단순한 라우팅 변경이 아닌 상황이 됩니다.

리눅스 서비스를 위한 Podman Quadlet과 Docker Compose 비교

리눅스 서비스를 위한 Podman Quadlet과 Docker Compose 비교

적절한 컨테이너 워크플로우를 선택하세요.

Docker Compose와 Podman Quadlet은 겹치는 문제를 해결하지만 서로 다른 설계 관점에서 출발했으며, 이 중 무엇을 선택할지는 애플리케이션 스택으로 사고하는지 아니면 리눅스 서비스로 사고하는지에 따라 달라집니다.

우분투에 도커 설치: APT, 스냅, 루트리스 — 2026 완전 가이드

우분투에 도커 설치: APT, 스냅, 루트리스 — 2026 완전 가이드

Ubuntu에서 적절한 Docker 설치 경로를 선택하세요.

Ubuntu에 Docker를 설치하는 것은 간단해 보이지만, 실제로는 동일한 명령어 이름을 놓고 경쟁하는 여러 Docker 관련 옵션들이 존재합니다. 각 옵션은 패키징, 업그레이드 동작, 보안 영향 측면에서 차이가 있습니다.

llama.cpp 라우터 모델 재시작 없이 전체 언로드

llama.cpp 라우터 모델 재시작 없이 전체 언로드

llama-server를 종료하지 않고도 VRAM을 확보하는 방법

llama.cpp 라우터 모드는 수년 동안 llama-server에 도입된 변화 중 가장 유용한 변화 중 하나입니다. 이는 로컬 LLM 운영자에게 Ollama에서 기대하는 모델 관리 경험에 가까운 기능을 제공하면서도, llama.cpp를 처음부터 사용하게 만드는 원시 성능과 저레벨 제어를 그대로 유지합니다.

폰으로 허메스 음성 제어

폰으로 허메스 음성 제어

전화기에서 헤르메스와 대화하세요

이미 스마트폰으로 텍스트를 통해 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)와 대화를 나누고 계실텐데요. 이제 직접 말로 소통하고 음성으로 답변을 받아보시는 게 좋습니다. 특히 헤르메스를 영구적인 자체 호스팅 어시스턴트로 사용하고 계신다면 이는 가장 올바른 선택입니다. 작은 화면에서 긴 프롬프트를 입력하는 것은 느리고 실수가 발생하기 쉽기 때문입니다.