Infrastructure

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

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

프로덕션 AI 시스템은 모델과 프롬프트만을 의존하지 않습니다.

이들은 내구성 있는 스토리지, 신뢰할 수 있는 데이터베이스, 확장 가능한 검색, 그리고 신중하게 설계된 데이터 경계가 필요합니다.

현대 세계의 혼란 속에서 저는 AI 작업(딥러닝, 객체 탐지 및 LLM)에 적합한 다양한 그래픽 카드의 사양을 비교하고 있습니다. 하지만 이 카드들은 모두 가격이 매우 비쌉니다.