Laatste blog
Jellyfin benchmarken met een reproduceerbare thuisserver-workload
Geef een Jellyfin-benchmarkprotocol dat koude en warme runs afzonderlijk behandelt en een benoemde workload voor een homeserver meet.
Hoeveel opslagoverhead voegt Jellyfin toe boven op de mediabestanden?
Maak een opslagbudget voor Jellyfin waarin permanente applicatiegegevens worden gescheiden van tijdelijke transcodeerpieken en bronmedia.
Waarom het afspelen van Jellyfin verschilt tussen native clients en browserclients
Leg uit hoe systeemeigen en browserprofielen voor mogelijkheden de Jellyfin-afspeeluitvoer en de serverbelasting veranderen.
Kan Jellyfin veilig samen met andere zware services op één host draaien?
Leg uit hoe piekoverlap en de eerste gedeelde resource bepalen of Jellyfin veilig een host kan delen.
Hoe beïnvloedt de plaatsing van de database de betrouwbaarheid van Jellyfin?
Leg uit waarom appgegevens van Jellyfin en grote mediabestanden verschillend met opslag omgaan en hoe de plaatsing de betrouwbaarheid beïnvloedt.
Kan één thuis-GPU tegelijkertijd spraak-, vision- en LLM-workloads uitvoeren?
Eén GPU kan uiteenlopende AI-taken thuis verwerken, maar gelijktijdige geheugentoewijzing, geheugenspieken, prioriteit en latentiedoelen bepalen of het betrouwbaar aanvoelt.
Kan een lokaal AI-model betrouwbare gestructureerde JSON produceren zonder cloudvalidatie?
Cloudvalidatie is optioneel; lokale grammaticale beperkingen, JSON Schema-controles, semantische regels en limieten voor nieuwe pogingen kunnen samen een betrouwbare uitvoergrens vormen.
Kan een thuisserver met alleen een CPU nuttige RAG uitvoeren voor een documentbibliotheek van het gezin?
RAG met alleen CPU is praktisch voor incidentele, op bronverwijzingen gerichte vragen van gezinsleden, maar lange prompts, grote modellen en gelijktijdige gebruikers leggen de beperkingen ervan bloot.
