High-memory & RAG
Крипто-VPS, ИИ-агенты через MCP, хостинг торговых ботов и оплата в USDC/USDT — без KYC.
Self-hosted LiteLLM-прокси на VPS: один OpenAI-совместимый эндпоинт для всех моделей
Поставьте LiteLLM на свой VPS и дайте каждому приложению и агенту единый OpenAI-совместимый URL, который маршрутизирует к OpenAI, Anthropic, Groq, локальной Ollama и другим — а ваши ключи, бюджеты и логи остаются на машине, которой управляете вы. Оплата криптой, без KYC.
Self-hosted RAG на масштабе: сколько RAM реально ест векторный индекс
RAG в демо крутится на ноутбуке. Продакшн-RAG с миллионами эмбеддингов — это задача про память. Почему индекс хочет RAM, реальные числа по размеру корпуса и зачем это вообще self-host.
Приватный локальный инференс LLM: что CPU-VPS может, а что нет
Ollama или vLLM на своём сервере держат промпты вне логов провайдера. Но у CPU-инференса жёсткие пределы. Что реально на VPS с большой памятью, что требует GPU, и где приватный подход правда выигрывает.
Почему VPS с большой памятью без KYC стоит дороже, чем кажется по $/ГБ
VPS на 32–80 ГБ, который можно оплатить криптой без паспорта, выглядит дорого рядом с ценой за гигабайт у обычного хостера. Разбираем, за что реально эта цена — и когда Pro брать не стоит.
Сколько VPS реально нужно AI-агенту? Гайд по подбору
RAM, CPU и диск для AI-агентов, ботов и небольших LLM — с реальными цифрами, а не на глаз. Что нужно чат-агенту, скраперу, торговому боту и локальной модели, и где CPU-сервера уже не хватает.
Свой векторный БД для памяти AI-агента на VPS
Дайте AI-агенту долгую память через self-hosted векторное хранилище. pgvector vs Qdrant на VPS, сколько RAM реально нужно эмбеддингам и как держать данные вне чужих серверов.
Свой LLM на VPS через Ollama — что реально работает
Поднимаем локальную LLM на VPS с Ollama: реальные цифры RAM по моделям, честные ожидания по скорости на CPU, установка в три команды и доступ по API. И где CPU-сервера уже не хватит и нужен GPU.