บล็อกของ Workstation
LLM
บทความที่ติดแท็ก LLM
How to Deploy Secure AI Agents in Healthcare
AI agents can book appointments, take payments and support clinical work. Here is how healthcare teams can give them the right access, and no more.
Balinder Waliaอ่าน 
Claude Code, Claude Cowork & ChatGPT for Business Teams
Which teams should use Claude Code, Claude Cowork, or ChatGPT/OpenAI Agents — and the controls Workstation recommends before production.
Balinder Waliaอ่าน 
Enterprise Agentic Frameworks: LangChain, LangGraph & Airflow 3
Operational guide to LangGraph agents, LangSmith evals, and Apache Airflow 3 schedules — with Workstation promotion and edge patterns.
Balinder Waliaอ่าน 
AI GPU Workstations: NVIDIA DGX Spark/Station & Mac Studio M5
How Workstation maps NVIDIA DGX Spark, DGX Station, and Mac Studio M5 into AI Labs and SME packages — factual positioning, no invented prices.
Balinder Waliaอ่าน 
การเปิดเผยจุดคอขวดของ LLM: ความสามารถในการสังเกต OTEL และการควบคุมต้นทุน
Workstation ในการเปิดเผยจุดคอขวดของตัวแทน LLM ที่มีการสังเกตได้: OpenTelemetry, Prometheus/Grafana/Thanos, Langfuse — พร้อมข้อดี/ข้อเสียที่ชัดเจน การยกระดับต้นทุน และตัวชี้วัดการใช้งานที่ปกป้องส่วนต่างกำไร
Balinder Waliaอ่าน 
เทอร์โบชาร์จเจอร์ LLMs
Workstation บนเทอร์โบชาร์จ LLMs: การเพจ PagedAttention สำหรับแคช KV, การให้บริการ vLLM, Self-Debugging สำหรับตัวแทน, อัตราโทเค็น PowerInfer และการตัดหน่วยความจำ EG-MLA — พร้อมข้อเสียด้านการผลิต
Balinder Waliaอ่าน 
KubePilot: CoPilot, Pilot & AutoPilot เพื่อเหตุการณ์ Kubernetes ที่เร็วขึ้น
KubePilot ช่วยให้ทีม SRE, DevOps และแพลตฟอร์มย้ายจากสัญญาณคลัสเตอร์ที่มีเสียงดังไปสู่การแก้ไขอย่างปลอดภัย — CoPilot, Pilot และ AutoPilot โอเพ่นซอร์สที่ kubepilot.org
Balinder Waliaอ่าน 
Muse Glimmer บน Ollama: Local Agent แบบเปิดตลอดเวลาบน GPU หนึ่งตัว
Meta Muse Glimmer นำตัวแทนท้องถิ่นที่ทำงานตลอดเวลามาสู่ GPU เดียวผ่าน Ollama: บริบท 30B, Apache 2.0, 128K, วิสัยทัศน์ และเครื่องมือ - คู่มือธุรกิจ Workstation
Balinder Waliaอ่าน 
ความปลอดภัย AI แบบเอเจนต์: MCP OAuth, VPN และ HashiCorp Vault lease
ปกป้องเอเจนต์องค์กรด้วย MCP OAuth 2.1 เครื่องมือที่แยกด้วย VPN และ HashiCorp Vault lease ที่หมุนเวียนและหมดอายุอัตโนมัติ — พร้อมคำแนะนำ Claude, OpenAI และ Cursor
Balinder Waliaอ่าน 
ระบบดีปลิร์นนิง: บทสรุปทางเทคนิคสำหรับวิศวกรและเอเจนต์
บทสรุปทางเทคนิคของ Workstation เรื่องดีปลิร์นนิง: เครือข่ายลึกที่เทรนด้วยเกรเดียนต์ โมเดล discriminative กับ generative เมตริกงาน และ Bedrock กับ Kubernetes serving
Balinder Waliaอ่าน 
Kimi K3 และน้ำหนักเปิด: เอเจนต์แนวหน้าโดยไม่ล็อก API
Kimi K3 ผลักโมเดล open-weight เข้าสู่ดินแดนเอเจนต์แนวหน้า สิ่งที่เปลี่ยนสำหรับนักพัฒนา vLLM serving MCP และคำแนะนำ production จาก Workstation
Balinder Waliaอ่าน 
Claude Opus 5 บน AWS: คู่มือ Workstation สำหรับผู้สร้างและธุรกิจ
มุมมอง Workstation ต่อ Claude Opus 5 บน Amazon Bedrock: การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ เอเจนต์รันนาน บริบท 1M ZDR เป็นค่าเริ่มต้น และทีมควรรับอย่างไร
Balinder Waliaอ่าน 
Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker & Q: เอเจนต์ใน Microsoft Teams
นำ Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker และ Amazon Q ไปใช้ แล้วเปิดเอเจนต์ธุรกิจตัวแรกใน Microsoft Teams — พร้อม requirements เครื่องมือ และ time boxes
Balinder Waliaอ่าน 
เปรียบเทียบโมเดล Claude: Haiku vs Sonnet vs Opus vs Fable 5 (Mythos 5)
เลือกชั้นโมเดล Claude ที่เหมาะสม: Haiku สำหรับ routing เร็ว Sonnet สำหรับงานประจำวัน Opus สำหรับ agentic coding ที่ซับซ้อน และ Fable 5 สำหรับ autonomy ระยะยาว รวมพิมพ์เขียว token-budget router
Balinder Waliaอ่าน 
Claude Fable 5: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับโมเดล Mythos-Class ของ Anthropic
Claude Fable 5 เป็นโมเดลชายแดนระดับ Mythos ของ Anthropic สำหรับตัวแทนขอบฟ้าระยะไกล ปฏิกิริยาของชุมชน บทวิจารณ์บน YouTube เมื่อใดควรใช้ และวิธีบันทึกโทเค็น
Balinder Waliaอ่าน 
อธิบายโมเดลภาษาขนาดใหญ่: วิธีการทำงานของ LLM และวิธีเรียกใช้งานของคุณเองบน Kubernetes
โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร และทำงานอย่างไร คำอธิบายที่ชัดเจนและไม่ใช่ด้านเทคนิคสำหรับผู้จัดการและวิศวกร เช่น โทเค็น การฝัง หม้อแปลง การฝึกอบรม และการอนุมาน รวมถึง Kubernetes YAML ที่ใช้งานจริงเพื่อปรับใช้ LLM ของคุณเองกับ Ollama และ vLLM
Balinder Waliaอ่าน 
แกะกล่อง Mac Studio M4 และใช้งาน LLM ตัวแรกของคุณ
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
Balinder Waliaอ่าน 
