Infrastructure

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.

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

A hub for compute hardware analysis covering GPUs, CPUs, memory trends, and AI-focused workstation infrastructure.

生産用AIシステムは、モデルやプロンプトだけでなく、はるかに多くの要素に依存しています。

耐久性のあるストレージ、信頼性の高いデータベース、スケーラブルな検索、そして慎重に設計されたデータ境界が必要です。

このセクションでは、以下の要素を支えるデータインフラストラクチャ層について文書化しています：

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• ローカルファーストAIアシスタント
• 分散バックエンドシステム
• クラウドネイティブプラットフォーム
• セルフホストAIスタック

もし、生産環境でAIシステムを構築しているのであれば、この層が安定性、コスト、長期的なスケーラビリティを決定づける層です。