Loading blogs...
Hands-on guides to AI infrastructure, MLOps, models, and shipping to production.
Ring Promoter คือระนาบควบคุม CI/CD ที่ทันสมัยสำหรับการปรับใช้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI: วงแหวนที่แชร์ สถานภาพ การตรวจสอบเวอร์ชัน การย้อนกลับอัตโนมัติ และการโปรโมตหลายแอป
Workstation WSL Proxy (WSLProxy) เป็นเกตเวย์ API และ CDN edge ที่สมบูรณ์: การกำหนดเส้นทางแบบสด, WAF, แคช, multi-POP DNS, MCP — โดยมี Agents Gateway และ MCP Gateway อยู่ระหว่างดำเนินการ
KubePilot ช่วยให้ทีม SRE, DevOps และแพลตฟอร์มย้ายจากสัญญาณคลัสเตอร์ที่มีเสียงดังไปสู่การแก้ไขอย่างปลอดภัย — CoPilot, Pilot และ AutoPilot โอเพ่นซอร์สที่ kubepilot.org
Meta Muse Glimmer นำตัวแทนท้องถิ่นที่ทำงานตลอดเวลามาสู่ GPU เดียวผ่าน Ollama: บริบท 30B, Apache 2.0, 128K, วิสัยทัศน์ และเครื่องมือ - คู่มือธุรกิจ Workstation
ปกป้องเอเจนต์องค์กรด้วย MCP OAuth 2.1 เครื่องมือที่แยกด้วย VPN และ HashiCorp Vault lease ที่หมุนเวียนและหมดอายุอัตโนมัติ — พร้อมคำแนะนำ Claude, OpenAI และ Cursor
บทสรุปทางเทคนิคของ Workstation เรื่องดีปลิร์นนิง: เครือข่ายลึกที่เทรนด้วยเกรเดียนต์ โมเดล discriminative กับ generative เมตริกงาน และ Bedrock กับ Kubernetes serving
Kimi K3 ผลักโมเดล open-weight เข้าสู่ดินแดนเอเจนต์แนวหน้า สิ่งที่เปลี่ยนสำหรับนักพัฒนา vLLM serving MCP และคำแนะนำ production จาก Workstation
มุมมอง Workstation ต่อ Claude Opus 5 บน Amazon Bedrock: การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ เอเจนต์รันนาน บริบท 1M ZDR เป็นค่าเริ่มต้น และทีมควรรับอย่างไร
นักพัฒนาที่ฉลาดทำงานโปรเจกต์ใหม่อย่างไร — brainstorm อภิปราย ต้นแบบ แผนภาพ ข้อเสนอ ADR PR GitOps — พร้อม Review Bot และทีมมัลติเอเจนต์ Workstation
เส้นทางที่ฉลาดสำหรับโปรเจกต์ใหม่: brainstorm อภิปรายกับทีม ต้นแบบ แผนภาพ ข้อเสนอ ADR PR เล็กพร้อม Review Bot และ GitOps เพื่อคุณภาพระดับ production
นำ Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker และ Amazon Q ไปใช้ แล้วเปิดเอเจนต์ธุรกิจตัวแรกใน Microsoft Teams — พร้อม requirements เครื่องมือ และ time boxes
จับคู่ Kubeflow กับ Argo CD สำหรับ MLOps บน Kubernetes: เทรนและลงทะเบียนโมเดลใน Kubeflow promote InferenceServices ด้วย GitOps ย้อนกลับด้วย git revert
เลือกชั้นโมเดล Claude ที่เหมาะสม: Haiku สำหรับ routing เร็ว Sonnet สำหรับงานประจำวัน Opus สำหรับ agentic coding ที่ซับซ้อน และ Fable 5 สำหรับ autonomy ระยะยาว รวมพิมพ์เขียว token-budget router
Claude Fable 5 เป็นโมเดลชายแดนระดับ Mythos ของ Anthropic สำหรับตัวแทนขอบฟ้าระยะไกล ปฏิกิริยาของชุมชน บทวิจารณ์บน YouTube เมื่อใดควรใช้ และวิธีบันทึกโทเค็น

โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร และทำงานอย่างไร คำอธิบายที่ชัดเจนและไม่ใช่ด้านเทคนิคสำหรับผู้จัดการและวิศวกร เช่น โทเค็น การฝัง หม้อแปลง การฝึกอบรม และการอนุมาน รวมถึง Kubernetes YAML ที่ใช้งานจริงเพื่อปรับใช้ LLM ของคุณเองกับ Ollama และ vLLM

หยุดอคติสแต็กเริ่มต้น เกณฑ์มาตรฐาน Polyglot เปรียบเทียบ njs, Lua, Python, Go, Rust, Bun, Java และ Kotlin บนเวิร์กโหลดเดียวกัน - ชุดควบคุมที่ทำซ้ำได้ + แดชบอร์ดแบบสดสำหรับการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม
AI สามารถส่งไฟล์ UK Self Assessment ไปยัง HMRC ได้หรือไม่ FileMyTax แสดงไฟล์ PDF ของธนาคาร → แยก → แยกประเภท → คำนวณ → MTD ด้วยประตูมนุษย์ สร้างโดย Workstation สำหรับ CognoAI ไม่ใช่คำแนะนำด้านภาษี
ผลตอบแทน UK VAT รายไตรมาส ใช้เพื่อหมายถึงสเปรดชีต กาแฟ และความเชื่อมั่นเพียงเล็กน้อย บล็อกนี้อธิบายเวอร์ชันที่ฉันใช้กับ Claude Code ในตอนนี้: อ่านใบแจ้งหนี้และฐานข้อมูลค่าใช้จ่าย จำแนกแต่ละบรรทัดตามการจัดการ VAT คำนวณ Box 1 เป็น 9 ด้วยคณิตศาสตร์ Pure-Python ทดลอง PDF แบบแห้ง จากนั้นส่งไปที่ HMRC MTD โดยมีมนุษย์ลงนามเสมอ
ฉันแกะกล่อง Mac Studio M4 Max ที่มีหน่วยความจำรวม 128 GB และคอร์ GPU 40 คอร์ ติดตั้ง Ollama รัน Llama 3.1 8B ในเครื่อง และสร้างไปป์ไลน์ RAG ส่วนตัว ทั้งหมดนี้อยู่ในกล่องข้างโต๊ะที่ไม่ได้ใช้งาน 6.48 W ที่ทำงานเงียบเพียงกล่องเดียว
การเปรียบเทียบครบถ้วนของ NebulaDB — ฐานข้อมูลไฮบริด AI-native โอเพนซอร์สที่เขียนด้วย Rust — กับหมวดแพลตฟอร์ม agent memory ค้นพบว่าทำไมสถาปัตยกรรมหลายโปรโตคอล ฟังก์ชันเวกเตอร์แบบ SQL-native และสตรีมมิง RAG pipeline ของ NebulaDB จึงเป็นตัวเลือกที่เหนือกว่าสำหรับ workload AI ส่วนใหญ่
ภาพรวมที่พร้อมสำหรับการสนับสนุน SRE ของการอัปเกรดเซิร์ฟเวอร์ Couchbase แบบกลิ้งภายใต้ Couchbase Autonomous Operator (CAO) โดยใช้ spec.paused เพื่อเกตการสลับสมดุลใหม่ทีละโหนด คุณจึงรักษาเสถียรภาพ ตรวจสอบความสมบูรณ์ และเปิดตัวเลือกการย้อนกลับไว้ได้
ทัวร์ชมฟีเจอร์ NebulaDNS ฉบับสมบูรณ์: ระนาบควบคุม API ตัวแรก, ตัวชี้วัด Prometheus, ประตูการแพร่กระจาย, การพิมพ์ลายนิ้วมือเพียร์, แผนงาน DNSSEC, เรื่องราวของผู้ปฏิบัติงาน Helm/k3s และวิธีการผสานรวมกับ AWS Route 53 และ CoreDNS
NebulaDNS เป็นเซิร์ฟเวอร์ DNS ที่ได้รับการรับรองว่าเป็นสนิมที่ปลอดภัย พร้อมด้วยระนาบควบคุมตัวแรกของ API, ตัววัด Prometheus, ประตูการแพร่กระจาย และการดำเนินการดั้งเดิมของ Kubernetes สร้างขึ้นเพื่อให้มองเห็นได้เมื่อบริการและตัวแทนของ AI ขึ้นอยู่กับ DNS มากกว่าที่เคย
ใช้งาน AI ที่ใช้งานจริงบน AWS Bedrock และ Azure AI Foundry ด้วยรูปแบบที่ชัดเจนสำหรับการเลือกรุ่น การแคช การแบ่งกลุ่ม โควต้า และ FinOps ดังนั้นนวัตกรรมจึงไม่เสียค่าบริการคลาวด์
ภาพรวมระดับมืออาชีพของ NebulaCR: รีจิสทรี OCI แบบสนิมพร้อม nebula-registry และ nebula-auth, OIDC ที่น่าเชื่อถือเป็นศูนย์สำหรับมนุษย์และ CI, วงจรชีวิต SCIM, Prometheus และ OpenTelemetry, การจำลองแบบหลายภูมิภาค, แคชแบบดึงผ่าน และการปรับใช้ Kubernetes Helm—สังเคราะห์จากเอกสารอัปสตรีม/ และ README
NebulaCB ซึ่งเป็นการควบคุมภารกิจ Couchbase แบบโอเพ่นซอร์สจาก nebulacb.org ช่วยให้องค์กรต่างๆ อัปเกรดได้อย่างไร้กังวล ตรวจสอบ XDCR และความสมบูรณ์ของข้อมูล เรียกใช้การดำเนินการ Kubernetes แบบเนทีฟ และใช้ AI ในพื้นที่ (Ollama) สำหรับ RCA เพื่อให้ทีมจัดส่งการเปลี่ยนแปลงโดยไม่สูญเสียข้อมูลหรือเข้าสู่โหมดสลีป
ใช้ประโยชน์จาก AI และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการแก้ไขปัญหาฐานข้อมูลอัตโนมัติ การตรวจจับความผิดปกติ การเพิ่มประสิทธิภาพคิวรี และการแจ้งเตือนอัจฉริยะทั่วทั้ง MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis และ Couchbase ในสภาพแวดล้อมการผลิต
คำแนะนำฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับการรันเซิร์ฟเวอร์ Couchbase ในสภาพแวดล้อมการผลิตที่มีความพร้อมใช้งานสูงด้วยการจำลองแบบหลายภูมิภาค XDCR, Couchbase Autonomous Operator บน Kubernetes ข้าม AWS, Azure, GCP และ Bare Metal k3s พร้อม Rancher
กลยุทธ์การสำรองข้อมูลฐานข้อมูลที่ผ่านการทดสอบการต่อสู้สำหรับ MySQL และ PostgreSQL ในการใช้งานจริง ครอบคลุมการสำรองข้อมูลทางกายภาพและโลจิคัล, PITR, การเก็บถาวร WAL, การกำหนดเวลาอัตโนมัติ, ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ และการกู้คืนความเสียหายทั่วทั้ง AWS, Azure, GCP และ k3s
คู่มือการผลิตฉบับสมบูรณ์สำหรับพื้นที่จัดเก็บแบบกระจาย Longhorn บนคลัสเตอร์ k3s/Rancher ครอบคลุมการขยาย PVC แบบไดนามิก การจำลองแบบหลายภูมิภาค การสำรองข้อมูลไปยัง S3/GCS/Azure การกู้คืนความเสียหาย และการปรับแต่งประสิทธิภาพสำหรับปริมาณงานฐานข้อมูล