Docker

लोकल डिप्लॉयमेंट ऑफ़ एलएलएम्स अब increasingly popular हो गया है क्योंकि डेवलपर्स और संगठन enhanced privacy, reduced latency, और greater control over their AI infrastructure चाहते हैं।

आधुनिक गो विकास में कड़ी कोड गुणवत्ता मानकों की मांग की जाती है। गो के लिए लिंटर्स उत्पादन में पहुंचने से पहले बग्स, सुरक्षा कमजोरियों और शैली असंगतियों का पता लगाने का स्वचालन करते हैं।

जैसे ही AI और ML कार्यभार increasingly जटिल हो जाते हैं, robust orchestration systems की आवश्यकता बढ़ जाती है। Go की simplicity, performance, और concurrency इसे ML pipelines के orchestration layer बनाने के लिए ideal choice बनाती है, भले ही models खुद Python में लिखे हों।

क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/using-cross-modal-embeddings/ “क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स”) कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो एक संयुक्त प्रतिनिधित्व स्थान में विभिन्न डेटा प्रकारों को समझने और तर्क करने की अनुमति देते हैं।

एआई का लोकतांत्रीकरण अब यहाँ है। ओपन-सोर्स एलएलएम जैसे लामा 3, मिक्स्ट्रल, और क्वेन अब प्रोप्राइटरी मॉडल्स के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, टीम्स पावरफुल एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर कन्स्यूमर हार्डवेयर का उपयोग करके बना सकते हैं - लागत को कम करते हुए डेटा प्राइवेसी और डिप्लॉयमेंट पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हैं।

Prometheus क्लाउड-नेटिव एप्लिकेशन्स और इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए मॉनिटरिंग का डी फैक्टो मानक बन गया है, जो मेट्रिक्स कलेक्शन, क्वेरी, और विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स के साथ इंटीग्रेशन प्रदान करता है।

गो के साथ उच्च प्रदर्शन वाले REST APIs का निर्माण Google, Uber, Dropbox और countless startups के सिस्टम को पावर करने का एक मानक दृष्टिकोण बन गया है।

Grafana मॉनिटरिंग और ऑब्जर्वेबिलिटी के लिए प्रमुख ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है, जो मेट्रिक्स, लॉग्स, और ट्रेस को आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से कार्यात्मक अंतर्दृष्टि में बदलता है।

लिनक्स डेटा साइंस के लिए डिफ़ॉल्ट ऑपरेटिंग सिस्टम बन गया है, जो अनमैच्ड फ्लेक्सिबिलिटी, परफॉर्मेंस, और टूल्स के एक समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है। डेटा साइंस प्रोफेशनल्स के लिए यह सबसे अच्छा विकल्प है।

हेल्म ने कubernetis में एप्लिकेशन डिप्लॉयमेंट को क्रांतिकारी बनाया है, पारंपरिक ऑपरेटिंग सिस्टम से परिचित पैकेज मैनेजमेंट के अवधारणाओं को पेश करके। (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/helm-charts-for-kubernetes-packages/ “कubernetis में हेल्म Kubernetes”)

डॉकर मॉडल रनर में कॉन्टेक्स्ट साइज कॉन्फ़िगर करने का कॉन्फ़िगरेशन अधिक जटिल है जितना होना चाहिए।

डॉकर मॉडल रनर डॉकर का आधिकारिक टूल है जो स्थानीय रूप से AI मॉडल चलाने के लिए है, लेकिन डॉकर मॉडल रनर में NVidia GPU त्वरक सक्षम करना के लिए विशेष कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है।

जब डेटा एक मूल्यवान संपत्ति होता है, तो इसका सुरक्षा करना कभी भी इतना महत्वपूर्ण नहीं रहा है। जानकारी के निर्माण के क्षण से लेकर इसे फेंकने के बिंदु तक, इसके सफर में खतरे भरे होते हैं - चाहे वह संग्रहीत, स्थानांतरित, या सक्रिय रूप से उपयोग किया जा रहा हो।

सही हेडलेस सीएमएस का चयन आपकी सामग्री प्रबंधन रणनीति को बना या बिगाड़ सकता है। आइए तीन ओपन-सोर्स समाधानों की तुलना करें जो डेवलपर्स को सामग्री-ड्राइवन एप्लिकेशन्स बनाने में प्रभावित करते हैं।

Nextcloud एक प्रमुख ओपन-सोर्स, सेल्फ-होस्टेड क्लाउड स्टोरेज और सहयोग प्लेटफॉर्म है जो आपको अपने डेटा पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है।

Immich एक क्रांतिकारी ओपन-सोर्स, सेल्फ-होस्टेड फोटो और वीडियो मैनेजमेंट सॉल्यूशन है जो आपको अपने यादों पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है। Google Photos के समान विशेषताओं के साथ - जिसमें AI-सक्षम चेहरा पहचान, स्मार्ट सर्च, और स्वचालित मोबाइल बैकअप शामिल हैं - जबकि आपका डेटा आपकी अपनी सर्वर पर प्राइवेट और सुरक्षित रहता है।