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.

本番環境で稼働するAIシステムは、モデルや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が不可欠です。

このセクションでは、以下の基盤を支え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。

• 検索拡張生成 (RAG)
• ローカルファーストのAIアシスタント
• 分散型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

本番環境でAIシステムを構築している場合、これが安定性、コスト、長期的なスケーラビリティを決定する層となります。