Cara Deploy Local LLM ke Production dengan Ollama & Docker
Panduan lengkap menjalankan model LLM lokal (Llama, Mistral, Phi) di server production dengan biaya minimal tapi performa maksimal.
Building intelligent systems that make life easier. Passionate about AI, clean code, and turning ideas into reality.
About me
Hei! Gua Natsuko — developer yang obsessed sama AI dan teknologi. Mulai coding dari umur 16 dan sejak itu nggak bisa berhenti.
Saat ini fokus bikin sistem AI yang beneran berguna — bukan cuma demo keren tapi juga scalable dan maintainable. Suka banget eksplorasi intersection antara machine learning dan UX yang intuitif.
Di luar coding, gua suka ngoprek hardware, baca paper ML terbaru, dan kontribusi ke open source. Kalau lo mau kolaborasi, jangan ragu reach out!
Work
Open-source AI chatbot dengan dukungan multi-model (GPT-4, Gemini, Claude). Fitur streaming, context management, dan custom persona.
Tool analisis gambar berbasis AI. Upload foto, tanya apa saja — dari OCR hingga object detection dengan antarmuka yang bersih.
Dashboard monitoring real-time untuk model ML. Visualisasi metrics, drift detection, dan alert system terintegrasi.
Generate dokumentasi kode otomatis menggunakan LLM. Support Python, TypeScript, dan Go. Terintegrasi dengan GitHub Actions.
Scheduler berbasis AI yang memprediksi waktu terbaik untuk menjalankan task berdasarkan pola historis dan beban sistem.
Writing
Panduan lengkap menjalankan model LLM lokal (Llama, Mistral, Phi) di server production dengan biaya minimal tapi performa maksimal.
Kebanyakan tutorial pakai LangChain. Kali ini gua jelasin cara kerja RAG dari dasar — chunking, embedding, retrieval, dan generation — murni pakai Python.
Implementasi streaming response dari OpenAI/Anthropic di Next.js App Router. Termasuk error handling, abort controller, dan UX best practices.
Setelah chain-of-thought, tree-of-thought, dan berbagai teknik lainnya — mana yang beneran berguna di use case nyata?
AI
Tanya apa saja tentang Natsuko atau diskusi soal teknologi AI