Hardware

Samowystarczalność LLM (large language models) pozwala zachować kontrolę nad danymi, modelami i wnioskowaniem - praktyczna droga do samowystarczalności w zakresie AI dla zespołów, przedsiębiorstw i narodów.
Oto: co to jest samowystarczalność w zakresie AI, które aspekty i metody są wykorzystywane do jej budowania, jak samowystarczalne LLM wchodzą w grę, jak kraje radzą sobie z tym wyzwaniem.

Uruchamianie dużych modeli językowych lokalnie zapewnia prywatność, możliwość pracy offline oraz zero kosztów API. Ten benchmark pokazuje dokładnie, co można oczekiwać od 9 popularnych LLM na Ollama na RTX 4080.

Dziś zajmiemy się najwyższy poziom konsumentów GPU i modułami RAM. Konkretnie patrzę na ceny RTX-5080 i RTX-5090, oraz 32GB (2x16GB) DDR5 6000.

The NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) jest teraz dostępny w Australii w głównych sklepach z komputerami z lokalnym zapasem. Jeśli śledziliście cenę i dostępność DGX Spark na całym świecie, to interesujące będzie dla Was, że w Australii ceny oscylują od 6 249 do 7 999 AUD w zależności od konfiguracji pamięci i sklepu.

Po automatycznym zainstalowaniu nowego jądra, Ubuntu 24.04 straciła połączenie sieciowe ethernet. To irytujące pytanie wystąpiło u mnie drugi raz, dlatego dokumentuję rozwiązanie, aby pomóc innym, którzy napotkali ten sam problem.

Z tą szalonym niestabilnością cen RAM, aby utworzyć lepszy obraz, najpierw sami śledź cenę RAM w Australii.

Rynek pamięci doświadcza niezwykłej zmienności cen w późnym 2025 roku, z nadmierne wzrosty cen RAM obserwowane w całych segmentach.

Porównajmy ceny najnowszych kart graficznych dla użytkowników końcowych, które są szczególnie odpowiednie do LLM, a także ogólnie do AI. Konkretnie zajmuję się cenami RTX-5080 i RTX-5090.

Demokratyzacja AI jest tu. Z powodu otwartych źródeł LLM takich jak Llama 3, Mixtral i Qwen, które teraz rywalizują z modelami prywatnymi, zespoły mogą tworzyć potężną infrastrukturę AI za pomocą sprzętu konsumenta - znacznie obniżając koszty, jednocześnie utrzymując pełną kontrolę nad prywatnością danych i wdrażaniem.

Docker Model Runner to narzędzie oficjalne Dockera do uruchamiania modeli AI lokalnie, ale włączanie przyspieszenia GPU od firmy NVidia w Docker Model Runner wymaga konkretnej konfiguracji.

Znalazłem kilka ciekawych testów wydajności GPT-OSS 120b działającego na Ollama na trzech różnych platformach: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio i RTX 4080. Model GPT-OSS 120b z biblioteki Ollama waży 65 GB, co oznacza, że nie mieści się w 16 GB VRAM na RTX 4080 (ani w nowszej RTX 5080).

Docker Model Runner (DMR) to oficjalne rozwiązanie firmy Docker do uruchamiania modeli AI lokalnie, wprowadzone w kwietniu 2025 roku. Ten cheatsheet zawiera szybki przewodnik po wszystkich istotnych komendach, konfiguracjach i najlepszych praktykach.

W obecnej sytuacji informatycznej wirtualizacja stała się nieodzowna dla rozwoju, testowania i uruchamiania wielu systemów operacyjnych. Dla użytkowników systemu Linux poszukujących prostego i intuicyjnego sposobu zarządzania maszynami wirtualnymi, GNOME Boxes wyróżnia się jako lekki i przyjazny dla użytkownika wybór, który priorytetyzuje łatwość użycia bez poświęcania funkcjonalności.

Przyszłość AI nie jest tylko o bardziej inteligentne modele – jest o bardziej inteligentny krzem.
Specjalistyczne sprzęty do wyznaczania wyników LLM napędzają rewolucję podobną do przejścia od wydobywania bitcoina do ASICów.

NVIDIA DGX Spark jest rzeczywisty, dostępny do zakupu 15 października 2025 roku, i skierowany do programistów CUDA, którzy potrzebują lokalnej pracy z LLM zintegrowanej z NVIDIA AI stack. Cena MSRP w Stanach Zjednoczonych to $3 999; UK/DE/JP ma wyższą cenę detaliczną z powodu VAT i kanałów. AUD/KRW publiczne ceny są jeszcze nie powszechnie opublikowane.

Proxmox Virtual Environment (Proxmox VE) to otwarty źródłowy, typu 1 hypervisor i platforma orchestracji centrów danych oparta na Debianie.