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.

本番環境のAIシステムは、モデルやプロンプトだけではありません。

永続的なストレージ、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、以下を支えるデータインフラストラクチャレイヤーについて文書化しています。

• 検索拡張生成（RAG）
• ローカルファーストのAIアシスタント
• 分散型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
• セルフホストされたAIスタック

本番環境でAIシステムを構築している場合、これが安定性、コスト、そして長期的なスケーラビリティを決定するレイヤーです。

これらのデータレイヤーの選択を、サービス契約や統合境界と整合させる必要がある場合、このアプリケーションアーキテクチャの概要が、インフラストラクチャの決定をより大きなシステムデザインの中に位置づけるのに役立ちます。

現代の混乱の最中、私は AI タスクに適した 異なるグラボの仕様を比較 しています (ディープラーニング, オブジェクト検出 および LLM)。 ただし、これらはすべて非常に高価です。