허메스 AI 어시스턴트 - 설치, 설정, 워크플로우 및 문제 해결
개발자를 위한 Hermes Agent 설치 및 빠른 시작
Hermes Agent은 로컬 머신이나 저비용 VPS에서 실행되는 자체 호스팅(self-hosted) 모델 독립형(model-agnostic) AI 어시스턴트입니다. 터미널 및 메시징 인터페이스를 통해 작동하며, 반복적인 작업을 재사용 가능한 스킬(skills)로 전환하여 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다.
개발자를 위한 Hermes Agent 설치 및 빠른 시작
Hermes Agent은 로컬 머신이나 저비용 VPS에서 실행되는 자체 호스팅(self-hosted) 모델 독립형(model-agnostic) AI 어시스턴트입니다. 터미널 및 메시징 인터페이스를 통해 작동하며, 반복적인 작업을 재사용 가능한 스킬(skills)로 전환하여 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다.
TGI 를 설치하고 빠르게 배포하며 더 빠르게 디버깅하세요.
Text Generation Inference(TGI) 는 매우 특유의 에너지를 지니고 있습니다. 추론 분야에서 가장 새로운 기술은 아니지만, 이미 프로덕션 환경에서 발생하는 문제를 잘 이해하고 있습니다.
SGLang 로 오픈 모델을 빠르게 제공하세요.
SGLang 은 단일 GPU 에서 분산 클러스터에 이르기까지 저지연 및 고휘도 추론을 제공하도록 설계된 대규모 언어 모델 및 멀티모달 모델용 고성능 서비스 프레임워크입니다.
클라이언트를 변경하지 않고 로컬 LLM을 핫스왑합니다.
곧 vLLM, llama.cpp 등 여러 스택을 각각 다른 포트에서 관리하게 될 것입니다. 모든 다운스트림 시스템은 여전히 하나의 /v1 기본 URL 을 요구하며, 그렇지 않으면 포트, 프로필, 일회성 스크립트를 계속 조정해야 합니다. llama-swap은 이러한 스택들 앞에 위치한 /v1 프록시입니다.
대부분의 로컬 AI 설정은 모델과 런타임으로 시작됩니다.
OpenCode 설치, 설정 및 사용 방법
지역 추론(local inference)을 위해 llama.cpp에 계속 돌아오고 있습니다. Ollama 등 다른 도구들이 추상화해 버리는 부분까지 직접 제어할 수 있고, 실제로도 잘 작동하기 때문입니다. llama-cli로 GGUF 모델을 인터랙티브하게 실행하거나, llama-server로 OpenAI 호환 HTTP API를 노출하는 것이 매우 쉽습니다.
OpenClaw AI 어시스턴트 가이드
대부분의 로컬 AI 환경은 동일한 방식으로 시작합니다. 모델, 런타임, 그리고 채팅 인터페이스가 그것입니다.
헤드리스 CMS 비교 - 기능, 성능 및 사용 사례
올바른 헤드리스 CMS를 선택하는 것은 콘텐츠 관리 전략을 성공적으로 만들거나 망하게 만들 수 있습니다.
개발자가 콘텐츠 중심 애플리케이션을 구축하는 방식에 영향을 미치는 세 가지 오픈소스 솔루션을 비교해 보겠습니다.
자가 호스팅 Nextcloud 클라우드 저장소로 데이터를 제어하세요
Nextcloud는 사용자에게 데이터에 대한 완전한 통제권을 부여하는 선도적인 오픈 소스 자체 호스팅 클라우드 스토리지 및 협업 플랫폼입니다.
Cursor AI vs GitHub Copilot vs Cline AI vs...
여기에는 AI 보조 코딩 도구 및 AI 코딩 어시스턴트와 그 장점들을 나열하겠습니다.
자주 사용하는 Docker 명령어 파라미터
다음은 Docker 치트 시트로, 설치를 컨테이너 실행 및 정리까지 아우르는 가장 중요한 명령어와 개념을 다룹니다:
선택지가 많지는 않지만 그래도....
LLM 실험을 처음 시작했을 당시, 관련 UI는 활발하게 개발 중이었으며 현재는 그 중 일부가 매우 우수합니다.