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.

本番環境向けのAIシステムは、モデルやプロンプトだけでは支えられません。

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、以下の基盤となるdata infrastructureレイヤーについて説明します。

• Retrieval-Augmented Generation (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
• 独自ホスト型AIスタック

本番環境でAIシステムを構築する場合、このレイヤーが安定性、コスト、長期的なスケーラビリティを決定づけます。

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。