High-memory & RAG
Крипто-VPS, ШІ-агенти через MCP, хостинг торгових ботів та оплата в USDC/USDT — без KYC.
Self-hosted LiteLLM-проксі на VPS: один OpenAI-сумісний ендпоінт для всіх моделей
Поставте LiteLLM на свій VPS і дайте кожному застосунку та агенту єдиний OpenAI-сумісний URL, який маршрутизує до OpenAI, Anthropic, Groq, локальної Ollama та інших — а ваші ключі, бюджети й логи лишаються на машині, якою керуєте ви. Оплата криптою, без KYC.
Self-hosted RAG на масштабі: скільки RAM реально їсть векторний індекс
RAG у демо крутиться на ноутбуці. Продакшн-RAG з мільйонами ембеддингів — це задача про памʼять. Чому індекс хоче RAM, реальні числа за розміром корпусу і навіщо це взагалі self-host.
Приватний локальний інференс LLM: що CPU-VPS може, а що ні
Ollama чи vLLM на своєму сервері тримають промпти поза логами провайдера. Але в CPU-інференсу жорсткі межі. Що реально на VPS з великою памʼяттю, що потребує GPU, і де приватний підхід справді виграє.
Чому VPS з великою памʼяттю без KYC коштує дорожче, ніж здається по $/ГБ
VPS на 32–80 ГБ, який можна оплатити криптою без паспорта, виглядає дорогим поруч із ціною за гігабайт у звичайного хостера. Розбираємо, за що насправді ця ціна — і коли Pro брати не варто.
Скільки VPS насправді потрібно AI-агенту? Гайд із підбору
RAM, CPU і диск для AI-агентів, ботів і невеликих LLM — з реальними цифрами, а не на око. Що потрібно чат-агенту, скраперу, торговому боту й локальній моделі, і де CPU-сервера вже не вистачає.
Власна векторна БД для пам'яті AI-агента на VPS
Дайте AI-агенту довгу пам'ять через self-hosted векторне сховище. pgvector vs Qdrant на VPS, скільки RAM реально потрібно ембедингам і як тримати дані поза чужими серверами.
Власна LLM на VPS через Ollama — що реально працює
Піднімаємо локальну LLM на VPS з Ollama: реальні цифри RAM по моделях, чесні очікування щодо швидкості на CPU, встановлення у три команди й доступ по API. І де CPU-сервера вже не вистачить і потрібен GPU.