Infrastructure

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.

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

プロダクション環境での AI システムは、モデルとプロンプトだけでは成り立ちません。

堅牢なストレージ、信頼性の高いデータベース、スケーラブルな検索機能、そして慎重に設計されたデータ境界線が必要です。

本セクションでは、以下の基盤となるデータインフラストラクチャ層について文書化します。

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• ローカルファーストの AI アシスタント
• 分散バックエンドシステム
• クラウドネイティブプラットフォーム
• セルフホスト型 AI スタック

プロダクション環境で AI システムを構築している場合、この層が安定性、コスト、長期的なスケーラビリティを決定します。