Selfhosting

이 기사는 OpenClaw 플러그인에 대해 다룹니다. OpenClaw 플러그인은 채널, 모델 제공자, 도구, 음성, 메모리, 미디어, 웹 검색 및 기타 런타임 표면을 추가하는 네이티브 게이트웨이 패키지입니다.

데모에서는 OpenClaw가 단순해 보입니다. 하지만 프로덕션 환경에서는 하나의 시스템으로 진화합니다.

Vane 은 “인용된 AI 검색” 분야에서 더 실용적인 솔루션 중 하나입니다. 이는 실시간 웹 검색과 로컬 또는 클라우드 LLM 을 결합하면서도 전체 스택을 사용자의 통제 하에 두는 자체 호스팅형 답변 엔진입니다.

Hermes Agent은 로컬 머신 또는 저비용 VPS에서 구동되는 자체 호스팅, 모델 비의존적 AI 어시스턴트로, 터미널 및 메시징 인터페이스를 통해 작동하며 반복적인 작업을 재사용 가능한 스킬로 전환함으로써 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선됩니다.

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 은 단일 GPU 에서 분산 클러스터에 이르기까지 저지연 및 고휘도 추론을 제공하도록 설계된 대규모 언어 모델 및 멀티모달 모델용 고성능 서비스 프레임워크입니다.

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 세팅은 모델과 런타임부터 시작합니다.

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.

대부분의 로컬 AI 환경은 동일한 방식으로 시작합니다. 모델, 런타임, 그리고 채팅 인터페이스가 그것입니다.

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.

Nextcloud는 사용자에게 데이터에 대한 완전한 통제권을 부여하는 선도적인 오픈 소스 자체 호스팅 클라우드 스토리지 및 협업 플랫폼입니다.

여기에는 AI 보조 코딩 도구 및 AI 코딩 어시스턴트와 그 장점들을 나열하겠습니다.

다음은 Docker 치트 시트로, 설치를 컨테이너 실행 및 정리까지 아우르는 가장 중요한 명령어와 개념을 다룹니다:

LLM 실험을 처음 시작했을 당시, 관련 UI는 활발하게 개발 중이었으며 현재는 그 중 일부가 매우 우수합니다.