High-memory & RAG

暗号通貨VPS、MCP経由のAIエージェント、取引ボットのホスティング、USDC/USDT払い — KYC不要。

LiteLLM を自分の VPS に置き、すべてのアプリとエージェントに OpenAI、Anthropic、Groq、ローカルの Ollama などへルーティングする単一の OpenAI 互換 URL を提供——鍵、予算、ログはあなたが管理するマシンに残ります。暗号通貨で支払い、KYC 不要。

大規模な自ホストRAG：ベクトルインデックスが実際どれだけのRAMを食うか

RAGのデモはノートPCで動きます。数百万の埋め込みを持つ本番RAGはメモリの問題です。インデックスがなぜRAMを欲しがるか、コーパスサイズごとの実数、そしてチームがそもそもなぜ自ホストするかを記します。

自分のサーバーでOllamaやvLLMを動かせば、プロンプトが提供者のログに残りません。でもCPU推論には固い限界があります。高メモリVPSで現実的なもの、GPUが要るもの、そしてプライバシー優先の手法が実際に勝つ場所を記します。

暗号通貨でIDなしに借りられる32〜80 GBのVPSは、主流ホストのGB単価の隣では割高に見えます。その価格が実際に何を買うのか、そしてそれが間違った選択になるときを記します。

エージェント1体はメモリにほとんど触れません。共有状態を持つ10体の一団は別物です。エージェント艦隊が小さな箱を超えるのはいつか、各ティアが実際にどれだけのRAMを買うか、そしてKYC不要の高メモリがどこに収まるかを記します。

AIエージェント、ボット、小さなLLMのためのRAM、CPU、ディスク — 雰囲気ではなく実数で。チャットエージェント、スクレイパー、取引ボット、ローカルモデルがそれぞれ何を要るか、そしてCPUの箱で十分でなくなるところ。

自ホストのベクトルストアでAIエージェントに長期記憶を与える。VPS上のpgvector対Qdrant、埋め込みが実際にどれだけのRAMを要するか、そしてデータを第三者サーバーから遠ざける方法。

OllamaでVPSに自分のLLMを動かす：モデルごとの実際のRAM数値、正直なCPU速度の期待、三つのコマンドでのインストール、そしてAPIで到達する方法。加えて、CPUの箱が止まり代わりにGPUが欲しくなるところ。