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コールド実行とウォーム実行を分け、名前付きのホームサーバーワークロードを測定する Jellyfin ベンチマークプロトコルを提供します。

Jellyfinのストレージ予算を作成し、永続的なアプリケーションデータ、一時的なトランスコードのピーク容量、ソースメディアを分けて見積もります。

ネイティブとブラウザーの機能プロファイルによって、Jellyfinの再生出力とサーバーの負荷がどのように変化するかを説明します。

ピーク時の重なりと、最初に競合するリソースによって、Jellyfinをホスト上で安全に共有できるかどうかがどのように決まるかを説明します。

Jellyfinのアプリデータと大量のメディアではストレージ動作が異なる理由と、配置によって信頼性がどう変わるかを説明します。

1枚のGPUで、家庭内のさまざまなAIタスクに対応できますが、同時常駐、メモリ使用量のピーク、優先度、レイテンシーの目標値によって、安定して使えるかどうかが決まります。

クラウドでの検証は任意です。ローカルの文法制約、JSON Schemaのチェック、意味規則、再試行回数の上限を組み合わせることで、信頼性の高い出力境界を構築できます。

CPUのみのRAGは、引用を重視する家族からのたまの質問には実用的ですが、長いプロンプト、大規模モデル、同時利用者数の増加によって限界が明らかになります。