Self-Hosting

구글은 웹사이트에서 수집한 구조화된 데이터를 기반으로 검색 결과에 영화 정보, 일자리 공고, 이벤트 및 강의 정보와 같은 몇 가지 개선 사항을 표시하고 있습니다. 아래에 어떻게 해야 하는지 보여드리겠습니다.

How to add Structured Data to the site using Hugo generator.

이 Ollama CLI 빠른 참고서는 매일 사용하는 명령어(ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, 모델 관리, 일반적인 워크플로우)와 예제를 포함하고 있습니다. 복사/붙여넣기할 수 있는 예제가 포함되어 있습니다.

지난 시간에 새로운 버전이 출시되었습니다. 지금까지의 내용을 확인하고, 기타 LLM과 비교하여 Mistral Small의 성능을 테스트해보세요.

통합 시스템](https://www.glukhov.org/ko/post/2024/11/selfhosted-integration/ “통합 시스템 비교”)은 많은 유료 연결 모듈과 일부 무료 모듈을 갖춘 상업용 시스템일 수 있습니다.
또는 약간의 특이한 라이선스를 가진 종류의 무료 시스템일 수 있고,
또는 자체 호스팅 가능이며, 아니면 아닐 수도 있습니다.

YaCy는 개인과 조직이 자체 검색 포털을 운영하거나 전 세계의 검색 피어 네트워크에 참여할 수 있는 분산형, 피어 투 피어(P2P) 검색 엔진입니다.

Howto: Kubespray를 사용하여 Kubernetes 설치, 환경 설정, 인벤토리 구성, Ansible 플레이북 실행을 포함합니다.

이것은 제 k8s cheat sheet입니다.
이 문서는 컨테이너를 설치하고 실행하는 것에서부터 정리까지, Kubernetes의 가장 중요한 명령어와 개념을 다룹니다.

다음은 Docker cheat sheet입니다.
이 문서는 설치부터 컨테이너 실행 및 정리까지 중요한 명령어와 개념을 다룹니다:

최근 Black Forest Labs는 텍스트에서 이미지로 생성하는 AI 모델을 출시했습니다. 이 모델들은 매우 높은 출력 품질을 자랑한다고 알려져 있습니다. 시작해 보세요

맛있는 음식은 눈에도 즐거움을 줍니다.
하지만 이번 포스팅에서는 두 가지 AI 기반의 검색 시스템인 Farfalle 및 Perplexica를 비교해 보겠습니다.

이것은 매우 흥미로운 일입니다!
Copilot이나 perplexity.ai를 호출하고 세상에 당신이 무엇을 원하는지 말하는 대신,
이제 자신의 PC나 강력한 노트북에서 유사한 서비스를 호스팅할 수 있습니다!

최근 몇몇 새로운 LLM이 출시되었습니다. 흥미로운 시기입니다. 논리적 오류를 감지하는 데 이 모델들이 어떻게 수행되는지 테스트해 보겠습니다.

LLM을 처음 실험할 때 그들의 UI는 활발한 개발 중이었고, 지금은 그 중 일부가 정말 잘 되어 있습니다.

다양한 도구를 사용해보았고, 그 중에서도 floccus를 가장 좋아하게 되었습니다.

언제 제가 object detector AI 훈련 했을 때, LabelImg는 매우 유용한 도구였지만, Label Studio에서 COCO 형식으로 내보내는 것이 MMDetection 프레임워크에 의해 수용되지 않았습니다.

다양한 파라미터 수와 양자화된 모델들이 어떻게 작동하는지 테스트해보았습니다.