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大規模言語モデル（LLM） は強力ですが、実運用では自由な形式の段落はほとんど使いません。 代わりに、予測可能なデータ：属性、事実、またはアプリにフィードできる構造化されたオブジェクトを望みます。 それはLLM構造化出力です。

KDE Plasmaファンにとって、2つのLinuxディストリビューションがよく議論の対象になります：
Kubuntu と KDE Neon。
どちらも似ているように見えるかもしれません。どちらもKDE Plasmaをデフォルトのデスクトップとして搭載し、どちらもUbuntuをベースにし、どちらも新規ユーザーに親しみやすいです。

ここでは、新しいバージョンのOllamaがモデルに対してどのくらいのVRAMを割り当てているかについて、Ollama VRAM割り当てと以前のOllamaバージョンを比較しています。新しいバージョンは、実際には以前のバージョンよりも劣っています。

このガイドでは、Ubuntu サーバーでの静的IPアドレスの変更の手順をステップバイステップで説明します。

Ollama は、LLMをローカルで実行するためのツールとして非常に人気を博しています。
シンプルなCLIとスムーズなモデル管理により、クラウド外でAIモデルに取り組む開発者にとっての定番オプションとなっています。
しかし、多くの有望なプラットフォームと同様に、すでに Enshittification の兆候が見られるようになってきています。

Mumble は、主にリアルタイムの音声通話を目的とした、無料でオープンソースのVoIP（Voice over IP）アプリケーションです。クライアント-サーバーのアーキテクチャを使用しており、ユーザーは共有サーバーに接続してお互いに話すことができます。

ローカルにホストされた Ollama は、自分のマシンで大規模な言語モデルを実行できるが、コマンドラインで使用するのはユーザーにとって使いにくい。
以下は、ローカルの Ollama に接続する ChatGPT スタイルのインターフェース を提供するいくつかのオープンソースプロジェクトである。

GPU負荷監視アプリケーション: nvidia-smi vs nvtop vs nvitop vs KDE plasma systemmonitor.

以下は、提供されたHugoページの英語から日本語への翻訳です。すべての技術的なフォーマット、構造、Hugo固有の要素は維持されています。

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ここでは、裸の金属サーバー（1マスター + 2ワーカー）上で**3ノードK3sクラスターのインストール**を行うステップバイステップのガイドを紹介します。

自己ホスティング可能な Kubernetes の配布版を比較し、裸金属やホームサーバーでのホスティングに焦点を当て、インストールの容易さ、パフォーマンス、システム要件、機能セットを比較します。

私は、Ubuntuベースのホームラボで3ノード（16GB RAM、各4コア）に適した、インストールとメンテナンスが簡単で、永続ボリュームとロードバランサーをサポートする自己ホスト型Kubernetesのバリエーションを比較しています。

GitHub Actions
は、プッシュ、プルリクエスト、またはスケジュールなどのイベントに基づいてコードを構築、テスト、デプロイするためのGitHub内での自動化およびCI/CDプラットフォームです。

以下は、Docker Composeに関するヒントと例を含む、日本語に翻訳されたHugoページのコンテンツです。

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Docker Compose チートシート
注釈付きの例を用いて、Composeファイルとコマンドを素早くマスターするのに役立ちます。

以下は、提供されたHugoページコンテンツの日本語への翻訳です。すべての技術的なフォーマット、構造、Hugo固有の要素は保持されています。

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以下は、Obsidianが**個人知識管理（PKM）**に強力なツールとしてどのように機能するかの詳細な解説です。Obsidian as a powerful tool for personal knowledge management (PKM)。そのアーキテクチャ、機能、強み、そして現代の知識ワークフローをどのようにサポートするかについて説明しています。

NVIDIAは、NVIDIA DGX Sparkを近日中にリリースする予定です。これは、ブラックウェルアーキテクチャを採用し、128GB以上の統合RAMと1 PFLOPSのAI性能を備えた小型のAIスーパーコンピュータです。LLMを実行するための非常に便利なデバイスです。

Matomo、Plausible、Google およびその他のウェブ解析プロバイダやシステムについて、セルフホスティング可能なものを確認し、それらを比較してみましょう。