Self-Hosting

Управление знаниями в 2026 году: инструменты PKM, самохостинговые вики и цифровые системы

Управление знаниями в 2026 году: инструменты PKM, самохостинговые вики и цифровые системы

Сравнение инструментов PKM, методологий и самозаправляемых вики.

Управление персональными знаниями охватывает Obsidian, Logseq, DokuWiki, Zettelkasten и методологию PARA — правильный выбор зависит от того, что вам нужно: локальный граф заметок, самовосстанавливаемый вики-сайт или рабочий процесс, управляемый через аутлайнеры.

Быстрый старт с Vane (Perplexica 2.0), Ollama и llama.cpp

Быстрый старт с Vane (Perplexica 2.0), Ollama и llama.cpp

Самохостинг AI-поиска с локальными LLM

Vane — это один из наиболее прагматичных проектов в пространстве «поиска с использованием ИИ и цитированием»: самохостинговое средство ответов, которое сочетает в себе живой поиск в вебе с локальными или облачными LLM, сохраняя при этом полный контроль над всем стеком технологий.

TGI — Text Generation Inference: установка, настройка и устранение неполадок

TGI — Text Generation Inference: установка, настройка и устранение неполадок

Установите TGI, развертывайте быстро, отлаживайте ещё быстрее.

Text Generation Inference (TGI) обладает очень специфической энергетикой. Это не самый новый проект на улице инференса, но это тот, который уже научился, как происходит работа в продакшене, —

Бенчмарки LLM с 16 ГБ VRAM с использованием llama.cpp (скорость и контекст)

Бенчмарки LLM с 16 ГБ VRAM с использованием llama.cpp (скорость и контекст)

Скорость генерации токенов llama.cpp на 16 ГБ видеопамяти (таблицы).

Здесь я сравниваю скорость нескольких больших языковых моделей (LLM), работающих на видеокарте с 16 ГБ видеопамяти, и выбираю лучшую для локального развертывания.

Удалённый доступ к Ollama через Tailscale или WireGuard без открытия публичных портов.

Удалённый доступ к Ollama через Tailscale или WireGuard без открытия публичных портов.

Доступ к Ollama удаленно без открытых публичных портов

Ollama чувствует себя наиболее комфортно, когда с ним обращаются как с локальным демоном: CLI и ваши приложения взаимодействуют с локальным HTTP-интерфейсом (loopback), а остальная сеть даже не знает о его существовании.

Ollama в Docker Compose с использованием GPU и постоянным хранилищем моделей

Ollama в Docker Compose с использованием GPU и постоянным хранилищем моделей

Ollama-сервер с приоритетом композинга, поддержкой GPU и сохранением состояния.

Ollama отлично работает на «голом» железе. Но становится еще интереснее, если рассматривать его как сервис: стабильный конечный пункт, зафиксированные версии, постоянное хранилище данных и GPU, который либо доступен, либо нет.

Ollama за обратным прокси-сервером Caddy или Nginx для потоковой передачи через HTTPS

Ollama за обратным прокси-сервером Caddy или Nginx для потоковой передачи через HTTPS

HTTPS для Ollama без нарушения потоковой передачи ответов.

Запуск Ollama через обратный прокси — самый простой способ обеспечить поддержку HTTPS, опциональный контроль доступа и предсказуемое поведение потоковой передачи данных.

Векторные представления текста для RAG и поиска — Python, Ollama, совместимые с API OpenAI

Векторные представления текста для RAG и поиска — Python, Ollama, совместимые с API OpenAI

Встраивания для RAG — Python, Ollama, API OpenAI.

Если вы работаете с генерацией с расширением поиска (RAG), этот раздел объясняет векторные представления текста (эмбеддинги) простым языком: что это такое, как они работают в поиске и извлечении данных, и как вызывать два распространенных локальных режима из Python с помощью Ollama или OpenAI-совместимого HTTP API (так как многие серверы на базе llama.cpp поддерживают такой интерфейс).

Что такое IndexNow: уведомляйте поисковые системы при публикации контента

Что такое IndexNow: уведомляйте поисковые системы при публикации контента

Отправляйте обновленные URL-адреса в поисковые системы после развертывания.

Статические сайты и блоги меняются при каждой деплойке. Поисковые системы, поддерживающие IndexNow, могут узнать об этих изменениях, не дожидаясь следующего слепого сканирования.

Быстрый старт SGLang: установка, настройка и развертывание больших языковых моделей через API OpenAI

Быстрый старт SGLang: установка, настройка и развертывание больших языковых моделей через API OpenAI

Запускайте открытые модели быстро с помощью SGLang.

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для развертывания больших языковых и мультимодальных моделей, созданный для обеспечения низколатентного и высокопроизводительного вывода на устройствах от одной GPU до распределенных кластеров.

Быстрый старт с Apache Kafka — установка Kafka 4.2 с использованием CLI и локальных примеров

Быстрый старт с Apache Kafka — установка Kafka 4.2 с использованием CLI и локальных примеров

Установите Kafka 4.2 и начните потоковую обработку событий за считанные минуты.

Apache Kafka 4.2.0 является текущей поддерживаемой веткой выпуска, и это наилучшая базовая линия для современного быстрого старта, поскольку Kafka 4.x полностью работает без ZooKeeper и по умолчанию построена вокруг KRaft.

Быстрый старт: переключатель моделей llama.swap для локальных LLM, совместимых с OpenAI

Быстрый старт: переключатель моделей llama.swap для локальных LLM, совместимых с OpenAI

Горячая замена локальных LLM без изменения клиентов.

Вскоре вы будете жонглировать vLLM, llama.cpp и другими решениями — каждый стек на своем порту. Все downstream-системы все еще хотят один базовый URL /v1; иначе вы постоянно переставляете порты, профили и одноразовые скрипты. llama-swap — это прокси /v1 перед этими стеками.

Обзор Opencode: честные результаты, риски биллинга и когда это того стоит

Обзор Opencode: честные результаты, риски биллинга и когда это того стоит

Что происходит на самом деле при запуске Ultrawork.

Oh My Opencode обещает «виртуальную команду AI-разработчиков» — Сизиф координирует специалистов, задачи выполняются параллельно, а волшебное ключевое слово ultrawork активирует всё это.