Self-Hosting

这是我安装 Ubuntu 24.04 的全新安装 时最喜欢的一套步骤。
我喜欢这里的一点是：不需要安装 NVidia 驱动程序！它们会自动安装。

Dokuwiki 是一个自托管的维基百科，可以轻松地在本地部署，且不需要任何数据库。
我之前是在我的宠物 Kubernetes 集群上使用 Docker 部署的。

让我们比较顶级消费级GPU的价格，这些GPU特别适合LLM，总体而言也适合AI。

具体来看： RTX 5080和RTX 5090价格。它们略有下降。

Apache Airflow 是一个开源平台，旨在通过 Python 代码以编程方式创建、安排和监控工作流，为传统手动或基于用户界面的工作流工具提供了一个灵活且强大的替代方案。

由于标准 Ollama 没有直接的重排序 API，
您需要通过生成查询-文档对的嵌入向量并对其进行评分来实现 使用 Qwen3 重排序器在 GO 中进行重排序。

在这项测试中，我正在比较不同LLMs在Ollama上如何将Hugo页面从英语翻译成德语。

我测试的三页内容涉及不同主题，其中包含一些结构良好的markdown内容：标题、列表、表格、链接等。

这个小的 Go代码示例重新排序调用Ollama生成嵌入 用于查询和每个候选文档， 然后按余弦相似度降序排序。

仅仅三个月前，我们还看不到RTX 5090在商店里出售，而现在它们已经上市了，但价格略高于MRSP。
让我们来比较一下澳大利亚最便宜的RTX 5080和RTX 5090的价格，看看情况如何。

YaCy 是一个 去中心化、点对点（P2P）搜索引擎，其设计目的是无需依赖集中式服务器，使用户能够创建本地或全球索引，并通过查询分布式对等节点来执行搜索。

顶级自动化系统用于某些令人惊叹的工作。

Qwen3 Embedding 和 Reranker 模型 是 Qwen 系列的最新发布，专为高级文本嵌入、检索和重排序任务而设计。

有一段时间，我一直被一个烦人的问题困扰着，那就是如何将页面的缩略图放入静态目录中。这适用于 Mainroad、Rodster 和类似的 Hugo 主题。

如何PCIe通道影响大语言模型性能？

这取决于具体任务。对于训练和多GPU推理，性能下降非常明显。

下一步是实施一些 CI/CD 并设置 Gitea Actions for Hugo website, to push website to AWS S3 当 master 分支更新时自动推送网站到 AWS S3。

在 Ollama 模型库中，有一些模型可以 将 HTML 内容转换为 Markdown，这对内容转换任务非常有用。