เลือกฮาร์ดแวร์ AI On-Premise — มุมมองจากประสบการณ์ DGX Spark
เมื่ออยากรู้จัก AI Server เองในองค์กร ต้องพิจารณาหลายปัจจัยพร้อมกัน — ไม่ใช่แค่ดูสเปก แต่ดู workflow, งบประมาณ, จำนวนผู้ใช้, และการติดตั้ง
Latest Posts
DGX Spark: 5 Red Flags + 3 Checklist ก่อนจ่าย 165,000 บาท
ก่อนตัดสินใจจ่ายเงินกว่าแสนหกหมื่นบาท มี 5 red flags และ 3 checklist ที่คุณต้องตอบได้ก่อน — ผมเองก็ใช้วิธีนี้ก่อนตัดสินใจซื้อ DGX Spark
Agentic AI Era Developer: เมื่อเราต้องเก่งเกินกว่าแค่เขียนโค้ด
Developer ในยุค AI + Agentic ต้องเข้าใจอะไรบ้าง - MCP, model serving, routing, security, และการหา sweet spot ระหว่าง local กับ cloud
DiffusionGemma บน DGX Spark - NVFP4 Quantization และโลกที่ Model 26B ลงใน 18GB ได้
ทดลองรัน DiffusionGemma 26B ด้วย NVFP4 quantization บน DGX Spark - บททดสอบจริงว่า 4-bit floating point ทำให้ AI บนเครื่องเราดีขึ้นจริงหรือไม่
Qwen3.6-35B-A3B บน DGX Spark: เรื่อง sampling ที่ผมตั้งผิดมาตลอด
เปิด Hugging Face model card ของ Qwen3.6-35B-A3B แล้วพบว่า Qwen team แนะนำ sampling ตาม mode/task ไม่ใช่ตาม use case แบบที่เข้าใจ — โดยเฉพาะ thinking mode สำหรับ general tasks ใช้ temp=1.0 สูงกว่า coding ที่ใช้ temp=0.6
MiniMax-M3 - Model ใหม่ 1M Context ควบคู่กับ LiteLLM Gateway
แนะนำ MiniMax-M3 โมเดล 1M Context พร้อมตั้งค่า LiteLLM Gateway สำหรับงานแต่ละประเภท
Virtual Models บน LiteLLM Proxy: 1 โมเดล 5 profiles ใช้ให้เหมาะกับงาน
โมเดลเดียวกัน แต่ sampling ต่างกัน = พฤติกรรมต่างๆ — ผมแยก 5 profiles ผ่าน LiteLLM alias เพื่อให้แต่ละ use case ได้ config ที่เหมาะสม
Qwen3.6-35B-A3B: เลือก parameters ตาม use case
สรุปจาก HF model card ว่า Qwen team ใช้ parameters ต่างกันอย่างไรในแต่ละ benchmark category และแผนที่เอามาใช้ใน DGX Spark
Self-Hosted Gitea Actions: 99% ไม่ง้อ Cloud, ครบวงจรตั้งแต่ Push ถึง Production
เล่าประสบการณ์ deploy multi-environment บน self-hosted Gitea Actions - ทำไมถึงเลือก 99% self-host, แลกอะไรมาบ้าง, และเหมาะกับใคร
Blog Series 2026: 6 บทความเกี่ยวกับ AI Infrastructure ที่ผมเขียน
Index + reading order สำหรับ blog series 2026 - 6 บทความเกี่ยวกับ DGX Spark, LiteLLM, MCP, multi-agent workflow