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Posts tagged LLM.
Workstation: ऑब्ज़र्वेबिलिटी से LLM एजेंट बाधाओं का खुलासा — OpenTelemetry, Prometheus/Grafana/Thanos, Langfuse — स्पष्ट फायदे/नुकसान, लागत लीवर और मार्जिन सुरक्षित रखने वाले उपयोग मेट्रिक्स।
Balinder WaliaRead 
KubePilot SRE, DevOps और प्लेटफ़ॉर्म टीमों को शोर वाले क्लस्टर सिग्नल से सुरक्षित फिक्स - CoPilot, Pilot और AutoPilot तक ले जाने में मदद करता है। kubepilot.org पर खुला स्रोत।
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मेटा Muse Glimmer, Ollama: 30B, Apache 2.0, 128K संदर्भ, विज़न और टूल्स - Workstation बिजनेस गाइड के माध्यम से हमेशा सक्रिय रहने वाले स्थानीय एजेंटों को एक GPU में लाता है।
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MCP OAuth 2.1, VPN-आइसोलेटेड टूल्स, और ऑटो-रोटेट/एक्सपायर होने वाली HashiCorp Vault लीज़ से एंटरप्राइज़ AI एजेंट सुरक्षित करें — साथ में Claude, OpenAI और Cursor सुझाव।
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डीप लर्निंग पर Workstation तकनीकी ब्रीफ: ग्रेडिएंट-ट्रेंड डीप नेट्स, डिस्क्रिमिनेटिव बनाम जेनेरेटिव मॉडल, टास्क मेट्रिक्स, और Bedrock बनाम Kubernetes serving।
Balinder WaliaRead 
Kimi K3 ओपन-वेट मॉडल को फ्रंटियर एजेंट क्षेत्र में धकेलता है। डेवलपर्स, vLLM serving, MCP और Workstation प्रोडक्शन सलाह।
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Amazon Bedrock पर Claude Opus 5 पर Workstation नज़र: एजेंटिक कोडिंग, लंबे समय चलने वाले एजेंट, 1M कॉन्टेक्स्ट, डिफ़ॉल्ट ZDR, और टीमें कैसे अपनाएँ।
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Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker और Amazon Q लागू करें, फिर Microsoft Teams में पहला business agent लॉन्च करें — requirements, tooling और time boxes के साथ।
Balinder WaliaRead 
सही Claude model tier चुनें: तेज़ routing के लिए Haiku, दैनिक काम के लिए Sonnet, जटिल agentic coding के लिए Opus, और long-horizon autonomy के लिए Fable 5। Token-budget router blueprint शामिल।
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Claude Fable 5 लंबे-क्षितिज एजेंटों के लिए एंथ्रोपिक का Mythos-क्लास फ्रंटियर मॉडल है। सामुदायिक प्रतिक्रियाएँ, YouTube समीक्षाएँ, इसका उपयोग कब करें और टोकन कैसे सहेजें।
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बड़े भाषा मॉडल क्या हैं और वे कैसे काम करते हैं? प्रबंधकों और इंजीनियरों के लिए एक स्पष्ट, गैर-तकनीकी व्याख्याता - टोकन, एम्बेडिंग, ट्रांसफार्मर, प्रशिक्षण और अनुमान - साथ ही Ollama और vLLM के साथ अपने स्वयं के LLM को तैनात करने के लिए Kubernetes YAML का उत्पादन।
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मैंने 128 GB एकीकृत मेमोरी और 40 GPU कोर के साथ एक Mac Studio M4 Max को अनबॉक्स किया, Ollama स्थापित किया, Llama 3.1 8B को स्थानीय रूप से चलाया, और एक निजी RAG पाइपलाइन बनाई - सभी एक शांत, 6.48 W निष्क्रिय डेस्क-साइड बॉक्स पर।
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