High-memory & RAG
암호화폐 VPS, MCP를 통한 AI 에이전트, 트레이딩 봇 호스팅, USDC/USDT 결제 — KYC 없음.
VPS에서 LiteLLM 프록시 셀프호스팅: 모든 모델을 위한 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트
LiteLLM을 자체 VPS에 올려 모든 앱과 에이전트에 OpenAI, Anthropic, Groq, 로컬 Ollama 등으로 라우팅하는 단일 OpenAI 호환 URL을 제공하세요 — 키, 예산, 로그는 당신이 제어하는 머신에 남습니다. 암호화폐 결제, KYC 없음.
대규모 자체 호스팅 RAG: 벡터 인덱스가 실제로 얼마나의 RAM을 먹는가
RAG 데모는 노트북에서 돕니다. 수백만 임베딩을 가진 프로덕션 RAG는 메모리 문제입니다. 인덱스가 왜 RAM을 원하는지, 코퍼스 크기별 실제 숫자, 그리고 팀이 애초에 왜 자체 호스팅하는지를 적습니다.
로컬 LLM 추론을 프라이빗하게 호스팅하기: CPU VPS가 할 수 있는 것과 없는 것
자신의 서버에서 Ollama나 vLLM을 돌리면 프롬프트가 제공자의 로그에 남지 않습니다. 하지만 CPU 추론에는 확고한 한계가 있습니다. 고메모리 VPS에서 현실적인 것, GPU가 필요한 것, 그리고 프라이버시 우선 접근이 실제로 이기는 곳을 적습니다.
왜 KYC 없는 고메모리 VPS는 $/GB 계산이 시사하는 것보다 비싼가
암호화폐로 신분증 없이 빌릴 수 있는 32~80 GB VPS는 주류 호스트의 GB 단가 옆에서 비싸 보입니다. 그 가격이 실제로 무엇을 사는지, 그리고 그것이 잘못된 선택일 때를 적습니다.
AI 에이전트를 위한 고메모리 VPS: 함대가 실제로 RAM을 필요로 할 때
에이전트 하나는 메모리를 거의 건드리지 않습니다. 공유 상태를 쥔 열 명의 크루는 다른 동물입니다. 에이전트 함대가 작은 박스를 넘어서는 때, 각 등급이 실제로 얼마나의 RAM을 사는지, 그리고 KYC 없는 고메모리가 어디에 들어맞는지 적습니다.
AI 에이전트는 실제로 얼마나의 VPS가 필요한가? 사이징 가이드
AI 에이전트, 봇, 작은 LLM을 위한 RAM, CPU, 디스크 — 분위기가 아니라 실제 숫자로. 챗 에이전트, 스크레이퍼, 트레이딩 봇, 로컬 모델이 각각 무엇을 필요로 하는지, 그리고 CPU 박스가 충분하길 멈추는 지점.
VPS에서 AI 에이전트 기억용 벡터 데이터베이스 호스팅하기
자체 호스팅 벡터 스토어로 AI 에이전트에게 장기 기억을 주세요. VPS의 pgvector 대 Qdrant, 임베딩이 실제로 얼마나의 RAM을 필요로 하는지, 그리고 데이터를 제3자 서버에서 떼어 두는 법.
Ollama로 VPS에 로컬 LLM 자체 호스팅하기 — 실제로 되는 것
Ollama로 VPS에 자신의 LLM을 돌리세요: 모델별 실제 RAM 숫자, 솔직한 CPU 속도 기대치, 세 명령으로 설치, 그리고 API로 닿는 법. 게다가 CPU 박스가 멈추고 대신 GPU를 원하게 되는 지점.