Self-Hosting

Learn how to monitor LLM inference servers (vLLM, Hugging Face TGI, llama.cpp) using Prometheus and Grafana. This article covers what to measure, how to expose and scrape /metrics, example PromQL queries for p95 latency and tokens/sec, ready-to-use Docker Compose and Kubernetes manifests, Grafana dashboard provisioning, alerting, and real-world troubleshooting.

OpenClaw — это самоуправляемый AI-ассистент, предназначенный для работы с локальными LLM-движками, такими как Ollama, или с облачными моделями, такими как Claude Sonnet.

AWS S3 остается “стандартным” базовым решением для объектного хранения: это полностью управляемая, сильно согласованная система, разработанная для чрезвычайно высокой долговечности и доступности. Garage и MinIO — это самонастраиваемые альтернативы, совместимые с S3: Garage предназначен для легковесных, геораспределенных кластеров малого и среднего размера, в то время как MinIO делает акцент на широком покрытии API S3 и высокой производительности в крупных развертываниях.

Гараж — это открытое, саморазмещаемое, совместимое с S3 объектное хранилище, предназначенное для небольших и средних развертываний с акцентом на устойчивость и геораспределение.

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

Самостоятельное размещение LLM позволяет контролировать данные, модели и выводы — это практический путь к суверенитету ИИ для команд, предприятий и стран.

Запуск крупных языковых моделей локально обеспечивает вам конфиденциальность, возможность работы оффлайн и отсутствие затрат на API. Этот бенчмарк раскрывает, чего именно можно ожидать от 14 популярных LLMs на Ollama на RTX 4080.

Экосистема Go продолжает процветать с инновационными проектами, охватывающими инструменты ИИ, самоуправляемые приложения и инфраструктуру разработчиков. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Go на GitHub в этом месяце.

Сегодня мы рассматриваем топовые потребительские графические процессоры и модули оперативной памяти. Конкретно я смотрю на цены на RTX-5080 и RTX-5090, а также на 32ГБ (2x16ГБ) DDR5 6000.

Открыть WebUI — это мощное, расширяемое и функциональное веб-приложение для взаимодействия с большими языковыми моделями.

vLLM — это высокопроизводительный, экономичный по памяти движок для вывода и развертывания больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией Sky Computing Калифорнийского университета в Беркли.

Компьютер NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) поступил в продажу в Австралии у крупных розничных продавцов компьютеров с наличием на местных складах. Если вы следите за мировым ценообразованием и доступностью DGX Spark, то вам будет интересно узнать, что в Австралии цены варьируются от 6 249 до 7 999 австралийских долларов в зависимости от конфигурации накопителей и конкретного продавца.

Cognee — это фреймворк на Python для создания знаний из документов с использованием LLMs. Но работает ли он с самонастраиваемыми моделями?

Выбор лучшей LLM для Cognee требует баланса между качеством построения графов, уровнями галлюцинаций и ограничениями оборудования. Cognee лучше всего работает с крупными моделями с низким уровнем галлюцинаций (32B+) через Ollama, но средние варианты подходят для более легких настроек.

Библиотека Python для Ollama теперь включает в себя нативные возможности поиска в интернете с Ollama. С несколькими строками кода вы можете дополнить свои локальные LLMs актуальной информацией из интернета, снижая вероятность галлюцинаций и повышая точность.

Выбор правильного векторного хранилища может стать решающим фактором для производительности, стоимости и масштабируемости вашего приложения RAG. Это комплексное сравнение охватывает самые популярные варианты на 2024–2025 годы.