บล็อกของ Workstation
LLM
บทความที่ติดแท็ก LLM
AI GPU Workstations: NVIDIA DGX Spark/Station & Mac Studio M5
How Workstation maps NVIDIA DGX Spark, DGX Station, and Mac Studio M5 into AI Labs and SME packages — factual positioning, no invented prices.
Balinder Waliaอ่าน 
How to Deploy Secure AI Agents in Healthcare
AI agents can book appointments, take payments and support clinical work. Here is how healthcare teams can give them the right access, and no more.
Balinder Waliaอ่าน 
การเปิดเผยจุดคอขวดของ LLM: ความสามารถในการสังเกต OTEL และการควบคุมต้นทุน
Workstation ในการเปิดเผยจุดคอขวดของตัวแทน LLM ที่มีการสังเกตได้: OpenTelemetry, Prometheus/Grafana/Thanos, Langfuse — พร้อมข้อดี/ข้อเสียที่ชัดเจน การยกระดับต้นทุน และตัวชี้วัดการใช้งานที่ปกป้องส่วนต่างกำไร
Balinder Waliaอ่าน 
เทอร์โบชาร์จเจอร์ LLMs
Workstation บนเทอร์โบชาร์จ LLMs: การเพจ PagedAttention สำหรับแคช KV, การให้บริการ vLLM, Self-Debugging สำหรับตัวแทน, อัตราโทเค็น PowerInfer และการตัดหน่วยความจำ EG-MLA — พร้อมข้อเสียด้านการผลิต
Balinder Waliaอ่าน 
KubePilot: CoPilot, Pilot & AutoPilot เพื่อเหตุการณ์ Kubernetes ที่เร็วขึ้น
KubePilot ช่วยให้ทีม SRE, DevOps และแพลตฟอร์มย้ายจากสัญญาณคลัสเตอร์ที่มีเสียงดังไปสู่การแก้ไขอย่างปลอดภัย — CoPilot, Pilot และ AutoPilot โอเพ่นซอร์สที่ kubepilot.org
Balinder Waliaอ่าน 
Muse Glimmer บน Ollama: Local Agent แบบเปิดตลอดเวลาบน GPU หนึ่งตัว
Meta Muse Glimmer นำตัวแทนท้องถิ่นที่ทำงานตลอดเวลามาสู่ GPU เดียวผ่าน Ollama: บริบท 30B, Apache 2.0, 128K, วิสัยทัศน์ และเครื่องมือ - คู่มือธุรกิจ Workstation
Balinder Waliaอ่าน 
ความปลอดภัย AI แบบเอเจนต์: MCP OAuth, VPN และ HashiCorp Vault lease
ปกป้องเอเจนต์องค์กรด้วย MCP OAuth 2.1 เครื่องมือที่แยกด้วย VPN และ HashiCorp Vault lease ที่หมุนเวียนและหมดอายุอัตโนมัติ — พร้อมคำแนะนำ Claude, OpenAI และ Cursor
Balinder Waliaอ่าน 
ระบบดีปลิร์นนิง: บทสรุปทางเทคนิคสำหรับวิศวกรและเอเจนต์
บทสรุปทางเทคนิคของ Workstation เรื่องดีปลิร์นนิง: เครือข่ายลึกที่เทรนด้วยเกรเดียนต์ โมเดล discriminative กับ generative เมตริกงาน และ Bedrock กับ Kubernetes serving
Balinder Waliaอ่าน 
