High-memory & RAG
Crypto VPS፣ በMCP በኩል AI agents፣ የ trading-bot ማስተናገድ እና በUSDC/USDT መክፈል — KYC የለም።
LiteLLM proxy በVPS ላይ self-host ማድረግ: ለእያንዳንዱ model አንድ OpenAI-compatible endpoint
LiteLLMን በራስዎ VPS ላይ ያስቀምጡ እና ለእያንዳንዱ app እና agent ወደ OpenAI፣ Anthropic፣ Groq፣ local Ollama እና ተጨማሪ የሚroute ያደርግ አንድ OpenAI-compatible URL ይስጡ — keysዎ፣ budgets እና logs በሚቆጣጠሩት box ላይ ይቆያሉ። Crypto payment፣ KYC የለም።
Self-hosted RAG በskale: vector index በእውነት ስንት RAM ይበላል
RAG demos በlaptop ላይ ይሮጣሉ። በሚሊዮኖች embeddings ያለው production RAG የmemory ችግር ነው። index ለምን RAM እንደሚፈልግ፣ በcorpus መጠን እውነተኛ ቁጥሮች፣ እና teams ለምን በመጀመሪያ self-host እንደሚያደርጉት ይኸውና።
local LLM inference በግል ማስተናገድ: CPU VPS ምን ማድረግ እንደሚችል እና እንደማይችል
Ollama ወይም vLLM በራስዎ server ላይ ማሄድ prompts ከprovider logs ያርቃል። ግን CPU inference ጠንካራ ገደቦች አሉት። በhigh-memory VPS ላይ ምን ተጨባጭ እንደሆነ፣ ምን GPU እንደሚፈልግ፣ እና privacy-first አካሄድ በእውነት የት እንደሚያሸንፍ ይኸውና።
ለምን no-KYC high-memory VPS ከ$/GB ስሌት ከሚጠቁመው በላይ ያስከፍላል
በcrypto እና ያለID መከራየት የሚችሉት 32–80 GB VPS ከዋና host የper-GB ዋጋ አጠገብ ውድ ይመስላል። ያ ዋጋ በእውነት ምን እንደሚገዛ እና መቼ የተሳሳተ ምርጫ እንደሆነ ይኸውና።
ለAI agents high-memory VPS: fleetዎ በእውነት RAMን መቼ እንደሚፈልግ
አንድ agent memoryን በጭንቅ ይነካል። የተጋራ state የሚይዙ አስር crew የተለየ እንስሳ ናቸው። agent fleet ትንሽ boxን መቼ እንደሚያድግ፣ እያንዳንዱ tier በእውነት ምን ያህል RAM እንደሚገዛ፣ እና no-KYC high-memory የት እንደሚስማማ ይኸውና።
AI agent በእውነት ምን ያህል VPS ይፈልጋል? የsizing መመሪያ
ለAI agents፣ bots እና ትናንሽ LLMs RAM፣ CPU እና disk — በእውነተኛ ቁጥሮች፣ በስሜት አይደለም። chat agent፣ scraper፣ trading bot እና local model እያንዳንዳቸው ምን እንደሚፈልጉ፣ እና CPU box በቂ መሆኑ የሚያቆምበት።
ለAI agent memory vector database በVPS ላይ ማስተናገድ
ለAI agentዎ ራስ-በተስተናገደ vector store ረጅም-ጊዜ memory ይስጡ። pgvector vs Qdrant በVPS ላይ፣ embeddings በእውነት ምን ያህል RAM እንደሚፈልጉ፣ እና ውሂብዎን ከthird-party servers እንዴት ማራቅ እንደሚቻል።
local LLM በVPS ላይ በOllama self-host ማድረግ — በእውነት የሚሠራው
የራስዎን LLM በVPS ላይ በOllama ያሂዱ: በmodel እውነተኛ RAM ቁጥሮች፣ ግልጽ የCPU ፍጥነት ተስፋዎች፣ በሦስት commands install፣ እና በAPI እንዴት እንደሚደርሱበት። እና CPU box የት እንደሚያቆም እና በምትኩ GPU የሚፈልጉበት።