High-memory & RAG
VPS رمزارزی، ایجنتهای هوش مصنوعی از طریق MCP، میزبانی رباتهای معاملاتی، و پرداخت با USDC/USDT — بدون KYC.
میزبانی خودیِ پراکسی LiteLLM روی VPS: یک نقطهٔ پایانی سازگار با OpenAI برای همهٔ مدلها
LiteLLM را روی VPS خودتان بگذارید و به هر اپ و ایجنت یک URL سازگار با OpenAI بدهید که به OpenAI، Anthropic، Groq، Ollama محلی و بیشتر مسیریابی میکند — و کلیدها، بودجهها و لاگهای شما روی ماشینی که کنترلش میکنید میمانند. پرداخت با کریپتو، بدون KYC.
RAG خودمیزبان در مقیاس: یک ایندکس برداری واقعاً چقدر RAM میخورد
دموی RAG روی لپتاپ اجرا میشود. RAG واقعی با میلیونها embedding یک مسئلهی حافظه است. اینجا میگوییم چرا ایندکس RAM میخواهد، اعداد واقعی به تفکیک اندازهی مجموعهداده، و اصلاً چرا تیمها آن را خودمیزبان میکنند.
میزبانی خصوصیِ استنتاج LLM محلی: یک VPS مبتنی بر CPU چه میتواند و چه نمیتواند
اجرای Ollama یا vLLM روی سرور خودتان پرامپتها را از لاگهای یک ارائهدهنده دور نگه میدارد. اما استنتاج روی CPU محدودیتهای سختی دارد. اینجا میگوییم روی یک VPS پرحافظه چه واقعبینانه است، چه چیزی به GPU نیاز دارد، و رویکرد خصوصی-اول واقعاً کجا برنده است.
چرا یک VPS پرحافظهی بدون KYC بیشتر از آن چیزی که ریاضیِ دلار/گیگابایت میگوید هزینه دارد
یک VPS با ۳۲ تا ۸۰ گیگابایت که میتوانید با رمزارز و بدون شناسه اجاره کنید، کنار نرخ هر-گیگابایتِ یک میزبان جریاناصلی گران بهنظر میرسد. اینجا میگوییم آن قیمت واقعاً چه میخرد، و کِی انتخاب اشتباهی است.
VPS پرحافظه برای ایجنتهای هوش مصنوعی: چه زمانی ناوگان شما واقعاً به RAM نیاز دارد
یک ایجنت بهسختی حافظه را لمس میکند. یک دسته دهتایی که حالت مشترک نگه میدارند حیوان دیگریاند. اینجا میبینید چه زمانی یک ناوگان ایجنت از یک جعبه کوچک بزرگتر میشود، هر رده واقعاً چقدر RAM میخرد، و پرحافظگیِ بدون KYC کجا جا میگیرد.
یک عامل هوش مصنوعی واقعاً به چه مقدار VPS نیاز دارد؟ یک راهنمای انتخاب اندازه
RAM، CPU و دیسک برای عاملهای هوش مصنوعی، رباتها و مدلهای کوچک زبانی — با اعداد واقعی، نه حسوحال. یک عامل چت، یک اسکرپر، یک ربات معاملاتی و یک مدل محلی هر کدام به چه نیاز دارند، و کجا یک باکس CPU دیگر کافی نیست.
میزبانی یک پایگاهداده برداری برای حافظه عامل هوش مصنوعی روی VPS
به عامل هوش مصنوعی خود با یک ذخیرهساز برداری خودمیزبان حافظه بلندمدت بدهید. pgvector در برابر Qdrant روی VPS، اینکه embeddingها واقعاً چقدر RAM لازم دارند، و چگونه دادههایتان را از سرورهای شخص ثالث دور نگه دارید.
خودمیزبانی یک LLM محلی روی یک VPS با Ollama — چه چیزی واقعاً کار میکند
LLM خودتان را روی یک VPS با Ollama اجرا کنید: اعداد واقعی RAM برای هر مدل، انتظارات صادقانه از سرعت CPU، نصب در سه دستور، و اینکه چطور از طریق یک API به آن برسید. بهعلاوه جایی که یک دستگاه CPU متوقف میشود و بهجایش GPU میخواهید.