Healthchecks.io, एक एकल व्यक्ति द्वारा संचालित SaaS (सॉफ्टवेयर ऐज़ अ सर्विस) व्यवसाय, अपनी 9वीं वर्षगांठ मना रहा है जिसमें 652 भुगतान करने वाले ग्राहक हैं और मासिक आवर्ती राजस्व (MRR) $14,043 है।
संस्थापक, पीटरिस काउने, राजस्व अधिकतमकरण की बजाय स्थिरता और कार्य-जीवन संतुलन पर जोर देते हैं, और व्यवसाय को एकल संच ालन के रूप में बनाए रखते हैं, बिना विस्तार या नई सुविधाओं की योजना के।
हाल के तकनीकी उन्नयन में नए वेब और डेटाबेस सर्वर शामिल हैं, और प्रदर्शन को अनुकूलित करने और डेटाबेस के आकार को कम करने के लिए ईमेल के लिए मड्डी और S3-संगत स्टोरेज का उपयोग किया गया है।
एक एकल व्यक्ति द्वारा संचालित SaaS (सॉफ्टवेयर ऐज़ ए सर्विस) व्यवसाय, Healthchecks.io, पिछले 9 वर्षों से सफलतापूर्वक संचालित हो रहा है, जो तकनीकी उद्योग में एकल उद्यमियों की संभावनाओं को उजागर करता है।
चर्चा में कार्य-जीवन संतुलन के महत्व पर जोर दिया गया है, जिसमें बर्नआउट को प्रबंधित करने और अपने काम का आनंद लेने के लाभों पर विभिन्न दृष्टिकोण शामिल हैं।
पोस्ट में एकल SaaS व्यवसाय को बनाए रखने की रणनीतियों पर भी चर्चा की गई है, जैसे निर्भरताओं को कम करना, वैश्विक क्लाउड सेवाओं का लाभ उठाना, और उपयोगकर्ताओं के लिए व्यापक स्व-सेवा विकल्प प्रदान करना।
फास्टएचटीएमएल पायथन का उपयोग करके स्केलेबल वेब एप्लिकेशन को तेजी से बनाने की अनुमति देता है, जिसमें रीयल-टाइम डेटा और पुन: प्रयोज्य यूआई घटकों का एकीकरण शामिल है।
यह एकल पायथन फ़ाइल के साथ त्वरित शुरुआत, वेब तकनीकों तक पूर्ण पहुंच, और रेलवे और वेरसेल जैसे विभिन्न प्लेटफार्मों पर तैनाती का समर्थन प्रदान करता है।
FastAPI से प्रेरित, FastHTML को आधुनिक सिंगल पेज एप्लिकेशन्स (SPAs) बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है और यह HTMX के साथ ब्राउज़र क्षमताओं को बढ़ाता है।
FastHTML एक नया फ्रेमवर्क है जो शुद्ध पायथन का उपयोग करके आधुनिक वेब अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए बनाया गया है। इसे जेरेमी हॉवर्ड द्वारा बनाया गया है, जो Fastmail के संस्थापक और Kaggle के पहले प्रमुख उत्पादन संस्करण के नेतृत्व के लिए जाने जाते हैं।
यह फ्रेमवर्क हाइपरमीडिया-आधारित ऐप्स के लिए Python को HTMX के साथ एकीकृत करता है, असिंक्रोनस समर्थन के लिए ASGI/Uvicorn/Starlette तिकड़ी का उपयोग करता है, और फंक्शनल प्रोग्रामिंग से प्रेरित एक नए Python कंपोनेंट सिस्टम को FastTag कहा जाता है।
FastHTML का उद्देश्य वेब ऐप विकास को सरल बनाना है, जिसमें क्रमिक जटिलता, आसान अनुकूलन और एक पारदर्शी प्रणाली शामिल है जो डेवलपर्स को जावास्क्रिप्ट का उपयोग करने या अनुरोधों को सीधे संशोधित करने की अनुमति देती है।
मेटा की FAIR टीम ने SAM 2 पेश किया है, जो छवियों और वीडियो दोनों में दृश्य विभाजन के लिए एक उन्नत मॉडल है, और यह मूल SAM मॉडल की क्षमताओं को ब ढ़ाता है।
एसएएम 2 एक ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जिसमें रीयल-टाइम प्रोसेसिंग के लिए स्ट्रीमिंग मेमोरी शामिल है और इसमें एक मॉडल-इन-द-लूप डेटा इंजन भी शामिल है, जिसके परिणामस्वरूप अब तक का सबसे बड़ा वीडियो सेगमेंटेशन डेटासेट, एसए-वी डेटासेट, बनाया गया है।
मॉडल विभिन्न कार्यों और डोमेन में मजबूत प्रदर्शन का प्रदर्शन करता है, जिसमें विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन उपलब्ध हैं, जैसे कि sam2_hiera_tiny और sam2_hiera_large, जो प्रत्येक विभिन्न स्तरों का प्रदर्शन और गति प्रदान करते हैं।
एसएएम 2: इमेज और वीडियो में किसी भी चीज़ को सेगमेंट करने के लिए सेगमेंट एनीथिंग टीम द्वारा जारी किया गया है, जो इमेज और वीडियो दोनों में रियल-टाइम प्रॉम्प्टेबल ऑब्जेक्ट सेगमेंटेशन के लिए पहला एकीकृत मॉडल है।
रिलीज में कोड, मॉडल, एक डेटासेट, एक शोध पत्र, और एक डेमो शामिल हैं, जिनका उपयोग जैविक अनुसंधान और वीडियो ट्रैकिंग जैसे क्षेत्रों में किया जा सकता है।
बायोमेट्रिक गोपनीयता कानूनों के कारण डेमो इलिनॉय या टेक्सास में सुलभ नहीं है, लेकिन मॉडल को इसके प्रदर्शन और संभावित उपयोगों, जैसे स्वचालित एनोटेशन और वस्तु ट्रैकिंग के लिए सराहा गया है।
19 जुलाई, 2024 को, एक CrowdStrike सॉफ़्टवेयर अपडेट ने इतिहास में सबसे बड़े आईटी आउटेज का कारण बना, जिससे 8.5 मिलियन विंडोज़ कंप्यूटर प्रभावित हुए, जिनमें अस्पतालों, बैंकों और एयरलाइनों की महत्वपूर्ण प्रणालियाँ शामिल थीं।
बिजली कटौती के कारण प्रमुख एयरलाइनों के हवाई यातायात में महत्वपूर्ण कमी आई, जिसमें डेल्टा को 46% की कमी, यूनाइटेड को 36% की कमी, और अमेरिकन को 16% की कमी का सामना करना पड़ा, जबकि साउथवेस्ट एयरलाइंस अप्रभावित रही।
डेल्टा के लिए लंबी वसूली उचित आपदा पुनर्प्राप्ति योजना की अनुपस्थिति के कारण थी, जो इस तरह के व्यवधानों को कम करने में मजबूत आकस्मिक रणनीतियों के महत्व को उजागर करती है।
क्राउडस्ट्राइक का डेल्टा एयरलाइंस पर प्रभाव महत्वपूर्ण था, विशेष रूप से उनके क्रू ट्रैकिंग सॉफ़्टवेयर को प्रभावित करते हुए, जिसके परिणामस्वरूप अन्य एयरलाइंस की तुलना में अधिक समय तक पुनर्प्राप्ति समय लगा।
डेल्टा की हब-एंड-स्पोक मॉडल पर निर्भरता और व्यवधान के समय ने समस्या को और बढ़ा दिया, जिससे उड़ानों को पुनर्निर्धारित करना और क्रू की उपलब्धता को प्रबंधित करना मुश्किल हो गया।
यह घटना प्रमुख एयरलाइनों में आईटी संचालन और आपदा पुनर्प्राप्ति योजनाओं की मजबूती के बारे में व्यापक चिंताओं को उजागर करती है, जिसमें कुछ लोग इन समस्याओं का कारण आईटी बुनियादी ढांचे में अपर्याप्त निवेश को मानते हैं।
एआई कंपनियों की आलोचना की जा रही है कि वे ओपनस्ट्रीटमैप (ओएसएम) डेटा को बिना सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन किए स्क्रैप कर रही हैं, जिससे प्रभावित कंपनियों में बुनियादी ढांचे की लागत बढ़ रही है और निराशा हो रही है।
सुझाव यह है कि एआई कंपनियाँ स्क्रैपिंग के बजाय OSM को $10,000 का दान करें, ताकि प्लेटफ़ॉर्म का समर्थन किया जा सके और भारी ट्रैफ़िक से संबंधित लागतों को कम किया जा सके।
चर्चा में इस व्यापक मुद्दे को उजागर किया गया है कि स्वचालित स्क्रैपिंग द्वारा लगाए गए वित्तीय और तकनीकी बोझ के साथ खुले डेटा एक्सेस को कैसे संतुलित किया जाए, और इसके समाधान के रूप में दर सीमित करना, प्रमाणीकरण और कार्य का प्रमाण जैसे उपाय सुझाए गए हैं।
यह पोस्ट एक प्रक्रियात्मक पृथ्वी सिमुलेशन का विवरण देती है, जिसे GLSL फ्रैगमेंट शेडर्स का उपयोग करके बनाया गया है, जो 60 फ्रेम प्रति सेकंड की दर से मिनटों में पृथ्वी जैसे ग्रह के इतिहास का सिमुलेशन करता है।
मुख्य विशेषताओं में प्रक्रियात्मक रूप से उत्पन्न भू-भाग, टेक्टोनिक प्लेटों की गति, जल-अपक्षय, वैश्विक जलवायु मॉडलिंग, और पर्यावरण पर मानवता का प्रभाव शामिल हैं।
सिमुलेशन यथार्थवादी और गतिशील ग्रहों के विकास को बनाने के लिए अंशात्मक ब्राउनियन गति शोर, थर्मल अपरदन, और लोटका-वोल्टेरा प्रसार मॉडल जैसी उन्नत तकनीकों का उपयोग करता है।
हैकर न्यूज़ उपयोगकर्ता जीपीयू पर दुनियाओं के सिमुलेशन पर चर्चा कर रहे हैं, जिसमें सिमुलेशन में धारणाएं, जलवायु परिवर्तन के प्रभाव और संबंधित विज्ञान कथा साहित्य शामिल हैं।
बातचीत में पुराने सिमुलेशन खेलों के प्रति उदासीन संदर्भ और एक सिमुलेटेड ब्रह्मांड में रहने की अवधारणा पर बहस शामिल है।
तकनीकी पहलुओं जैसे कि GLSL फ्रैगमेंट शेडर्स का उल्लेख किया गया है, साथ ही इस विषय से संबंधित पुस्तक और कहानी की सिफारिशें भी दी गई हैं।
पैदल चलने की सुविधा को बढ़ावा देने के लिए पैदल यात्रियों की गरिमा को प्राथमिकता देना आवश्यक है, जिसमें अनुपालन, सुरक्षा और गरिमा शामिल हैं।
ADA (अमेरिकियों के विकलांगता अधिनियम) नियमों का पालन आवश्यक है लेकिन अक्सर उपयोगिता के लिए अपर्याप्त होता है।
सच्ची चलने योग्यता में केवल सुरक्षा ही नहीं बल्कि छाया, सुविधा, घेराव, और संलग्नता जैसे कारक भी शामिल होते हैं, जो चलने को एक वांछनीय गतिविधि बनाते हैं।
पैदल यात्री बुनियादी ढांचे को कार-केंद्रित डिजाइनों पर प्राथमिकता देना शहरी क्षेत्रों को अधिक चलने योग्य बना सकता है और ज ीवन की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है।
शहर के केंद्रों से कारों को प्रतिबंधित करना, आपातकालीन और मालवाहक वाहनों को छोड़कर, और सड़क लेनों को कम करना चलने की सुविधा को बढ़ा सकता है।
ह्यूस्टन और सॉल्ट लेक सिटी जैसे शहरों के उदाहरण कार-केंद्रित योजना के नकारात्मक प्रभाव और पैदल यात्रियों को प्राथमिकता देने के संभावित लाभों को दर्शाते हैं।
ज़िग एक नई प्रोग्रामिंग भाषा है जो निम्न-स्तरीय और सिस्टम प्रोग्रामिंग के लिए बनाई गई है, जिसका मुख्य उद्देश्य सी भाषा को प्रतिस्थापित करना है।
ज़िग की प्रमुख विशेषता इसकी प्रभावशाली अंतरसंचालनीयता है, जो सी के साथ सहजता से सी हेडर फाइलों को शामिल करने और मौजूदा लाइब्रेरीज़ तक पहुंचने की अनुमति देती है।
यह भाषा आधुनिक प्रोग्रामिंग संरचनाएँ और परावर्तन क्षमताएँ प्रदान करती है, जिससे यह C की तुलना में अधिक आरामदायक और उत्पादक बन जाती है।
ज़िग @cImport को बिल्ड सिस्टम में स्थानांतरित कर रहा है ताकि libclang पर निर्भरता को समाप्त किया जा सके, जिससे C फाइल इम्पोर्ट्स को सीधे स्रोत कोड समावेशन के बजाय एक बिल्ड स्टेप बनाया जा सके।
इस परिवर्तन ने उपयोगकर्ताओं के बीच बहस को जन्म दिया है, जिसमें राय बंटी हुई है कि यह एक मामूली असुविधा है या सी प्रोग्रामरों के लिए ज़िग की आकर्षकता को प्रभावित करने वाला एक महत्वपूर्ण बदलाव है।
चर्चा इस बात पर जोर देती है कि भाषा के लिए एक स्पष्ट दृष्टिकोण बनाए रखने और उपयोगकर्ता की चिंताओं को संबोधित करने के बीच संतुलन कैसे बनाए रखा जाए, जिसमें कई लोग ज़िग के नवाचारी दृष्टिकोण और मजबूत नेतृत्व की सराहना करते हैं।
क्वांटाइजेशन एक तकनीक है जो मॉडल पैरामीटर की सटीकता को कम करके बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के आकार को घटाने और उनकी दक्षता को बढ़ाने के लिए उपयोग की जाती है।
मुख्य विधियों में पोस्ट-ट्रेनिंग क्वांटाइजेशन (PTQ) और क्वांटाइजेशन-अवेयर ट्रेनिंग (QAT) शामिल हैं, जिनमें GPTQ, GGUF, और BitNet जैसे उन्नत तकनीकों ने मॉडल के आकार और गणनात्मक आवश्यकताओं को काफी हद तक कम कर दिया है।
यह मार्गदर्शिका आवश्यक अवधारणाओं जैसे सममित और विषममित मात्राकरण, रेंज मैपिंग, और अंशांकन को कवर करती है, जो LLMs को अनुकूलित करने के लिए एक व्यापक अवलोकन प्रदान करती है।
लेख में LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) क्वांटाइजेशन का व्यापक परिचय दिया गया है, जिसमें दृश्य मार्गदर्शिकाएँ और संदर्भ शामिल हैं।
यह विभिन्न क्वांटाइजेशन विधियों, जैसे असममित और सममित क्वांटाइजेशन पर चर्चा करता है, और असममित क्वांटाइजेशन में बग के कारण गुणवत्ता हानि जैसी समस्याओं को उजागर करता है।
इस पोस्ट ने अपनी विस्तृत व्याख्याओं और व्यावहारिक अंतर्दृष्टियों के कारण रुचि जगाई है, जिससे यह मशीन लर्निंग मॉडल का अध्ययन करने या उनके साथ काम करने वालों के लिए एक मूल्यवान संसाधन बन गई है।
डार्क स्काई, एक लोकप्रिय मौसम ऐप जो अपनी सटीक बारिश अलर्ट और विस्तृत ओस बिंदु दृश्यावलोकनों के लिए जाना जाता है, को बंद कर दिया गया है, जिससे व्यापक उपयोगकर्ता असंतोष उत्पन्न हुआ है।
उपयोगकर्ता डार्क स्काई की अनूठी विशेषताओं, जैसे प्रति घंटे ओस बिंदु ग्राफ और वास्तविक समय वर्षा अलर्ट, के नुकसान पर शोक व्यक्त करते हैं, जो एप्पल वेदर में पूरी तरह से पुन: प्रस्तुत नहीं किए गए हैं।
वेदर अंडरग्राउंड, कैरट वेदर, और मेरी स्काई जैसे विभिन्न विकल्पों का उल्लेख किया गया है, लेकिन इनमें से कोई भी डार्क स्काई की कार्यक्षमता और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के पूर्ण प्रतिस्थापन के रूप में नहीं देखा जाता है।
Microjs माइक्रो-फ्रेमवर्क्स और माइक्रो-लाइब्रेरीज़ का एक संग्रह प्रदान करता है, जो कॉम्पैक्ट (5k और उससे कम), पोर्टेबल, और विशिष्ट कार्यों को कुशलतापूर्वक करने में विशेषज्ञ होते हैं।
यह साइट डेवलपर्स को GitHub पर साइट को फोर्क करके, अपने फ्रेमवर्क को data.js में जोड़कर, और एक पुल अनुरोध सबमिट करके इन माइक्रो-फ्रेमवर्क्स को आसानी से खोजने और योगदान करने की अनुमति देती है।
यह संसाधन विशेष रूप से उन डेवलपर्स के लिए उपयो गी है जो बड़े मोनोलिथिक फ्रेमवर्क्स से बचकर अधिक हल्के और केंद्रित समाधानों की तलाश में हैं।
Microjs.com, एक वेबसाइट जो छोटे जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरीज़ को सूचीबद्ध करने के लिए जानी जाती है, को डेवलपर्स द्वारा उसकी पिछली उपयोगिता और उसमें शामिल लाइब्रेरीज़ को याद करते हुए नॉस्टैल्जिक रूप से चर्चा की जा रही है।
उपयोगकर्ता पुराने जावास्क्रिप्ट टूल्स जैसे Moment.js, RequireJS, और MooTools का उपयोग करने की यादें साझा कर रहे हैं, जो वर्षों में जावास्क्रिप्ट पारिस्थितिकी तंत्र के विकास को उजागर करता है।
यह बातचीत जावास्क्रिप्ट विकास में चुनौतियों और परिवर्तनों पर विचार करती है, जिसमें पिछली संगतता के मुद्दे, नए फ्रेमवर्क का उदय, और समुदाय की बदलती प्राथमिकताएँ शामिल हैं।
गूगल डीपमाइंड के पेपर, 'स्केलिंग एक्सपोनेंट्स अक्रॉस पैरामीटराइजेशंस एंड ऑप्टिमाइजर्स,' में 10,000 से अधिक एलएलएम (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) प्रशिक्षण रन शामिल थे ताकि इष्टतम हाइपरपैरामीटर्स खोजे जा सकें, जिसकी अनुमानित पुनरावृत्ति लागत $12.9 मिलियन है।
कुल संगणनात्मक प्रयास 5.42e24 FLOPs (फ्लोटिंग पॉइंट ऑपरेशन्स) था, जिसमें लागत को विभिन्न प्रयोगों जैसे संरेखण, सीखने की दर के प्रकार, और वज़न क्षय में विभाजित किया गया था।
विश्लेषण में bfloat16 प्रिसिजन के साथ TPUs (टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स) के उपयोग को मान लिया गया है और विस्तृत गणनाओं के लिए पायथन कोड प्रदान किया गया है, जो प्रतिकृति के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण लेकिन संभव कंप्यूट संसाधनों को उजागर करता है।
चर्चा का केंद्र बिंदु Google DeepMind शोध पत्र के उत्पादन से जुड़े उच्च लागतों के इर्द-गिर्द घूमता है, यह बताते हुए कि ऐसी खर्चे अन्य वैज्ञानिक क्षेत्रों में भी असामान्य नहीं हैं।
लागतों में केवल कंप्यूट संसाधन ही नहीं बल्कि महत्वपूर्ण गैर-कंप्यूट खर्च जैसे वेतन, उपकरण, और उपभोग्य वस्तुएं भी शामिल हैं, जो सैकड़ों हजारों डॉलर तक हो सकते हैं।
वार्तालाप में वैज्ञानिक अनुसंध ान में पुनरुत्पादकता की चुनौतियों पर भी चर्चा की गई है, विशेष रूप से जब मूल प्रयोग स्वामित्व या अत्यधिक विशिष्ट संसाधनों का उपयोग करके किए जाते हैं।
शोधकर्ताओं ने बड़े पैमाने पर टेक्स्ट-टू-इमेज (T2I) डिफ्यूजन ट्रांसफार्मर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक किफायती विधि विकसित की है, जिससे कम्प्यूटेशनल खर्चों में काफी कमी आई है।
छवि पैचों के रैंडम मास्किंग और सिंथेटिक छवियों का उपयोग करने जैसी तकनीकों को अपनाकर, उन्होंने केवल $1,890 में 1.16 बि लियन पैरामीटर मॉडल को प्रशिक्षित किया, जिससे प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त हुआ।
यह दृष्टिकोण मौजूदा स्थिर प्रसार मॉडलों की तुलना में 118 गुना सस्ता है, और टीम अपने प्रशिक्षण पाइपलाइन को जारी करने की योजना बना रही है ताकि बड़े पैमाने पर प्रसार मॉडल प्रशिक्षण को एक सूक्ष्म बजट पर सुलभ बनाया जा सके।
एआई में तीव्र लागत में कमी के कारण असममित सुधारों के चलते विनियमन अप्रासंगिक हो सकता है, जिससे अधिक ऑफशोर मॉडल बन सकते हैं।
ओपन-सोर्स एआई मॉडल के सुधार की उम्मीद है, जिससे बड़ी तकनीकी कंपनियों को अपनी पेशकशों को बेहतर बनाने के लिए प्रेरित किया जाएगा, हालांकि बड़े खिलाड़ी अपने संसाध नों के कारण संभवतः प्रभुत्व बनाए रखेंगे।
प्रशिक्षण लागतें घट रही हैं, जिससे जल्द ही बड़े एआई मॉडलों के उपभोक्ता-स्तरीय प्रशिक्षण को सक्षम किया जा सकता है, हालांकि व्यापक डेटासेट्स का स्रोत बनाना अभी भी एक महत्वपूर्ण चुनौती बना हुआ है।
एलजी और सैमसंग ने CES 2024 में पारदर्शी टीवी डिस्प्ले प्रदर्शित किए, जिनमें क्रमशः OLED और माइक्रोएलईडी तकनीकें शामिल हैं।
एलजी के पारदर्शी OLED डिस्प्ले लगभग 45% पारदर्शिता प्रदान करते हैं, जबकि सैमसंग के माइक्रोएलईडी डिस्प्ले अधिक पारदर्शी होते हैं लेकिन महंगे और निर्माण में कठिन होते हैं।
इन पारदर्शी डिस्प्ले के व्यावहारिक उपयोगों में खुदरा संकेत, डेस्कटॉप वीडियो कॉल, और सार्वजनिक परिवहन शामिल हैं, बजाय इसके कि इन्हें तुरंत घरों में उपभोक्ताओं द्वारा अपनाया जाए।
एलजी और सैमसंग पारदर्शी OLED डिस्प्ले विकसित कर रहे हैं, जिन्हें संवर्धित वास्तविकता परियोजनाओं और डिजिटल साइनेज में उपयोग किया गया है।
पारदर्शी एलसीडी, जिन्हें बैकलाइट की आवश्यकता होती है, भी इस तकनीकी प्रगति का हिस्सा हैं लेकिन काले कंट्रास्ट जैसी चुनौतियों का सामना करते हैं, जिससे वे घरेलू टीवी के लिए कम व्यावहारिक हो जा ते हैं।
इस तकनीक को सामान्य उपभोक्ता उपयोग की बजाय विशेष अनुप्रयोगों जैसे ऑटोमोटिव डिस्प्ले और विज्ञापन के लिए अधिक उपयुक्त माना जाता है।
लेखक ने प्रारंभ में Vercel के एनालिटिक्स का प्रो प्लान पर उपयोग किया, लेकिन बड़े PNG छवियों से उच्च आउटबाउंड डेटा उपयोग के कारण लागत को कम करने की कोशिश की।
छवियों को JPG में परिवर्तित करके और "Squeeh स्टैक" (SQLite-आधारित ऐप्स) का उपयोग करके एक कस्टम एनालिटिक्स API बनाकर, लेखक ने प्रति माह $13.27 की बचत की।
कस्टम समाधान में Bun और Hono के साथ एक API सेटअप करना, एक VPS पर डिप्लॉय करना, और एक बुनियादी एनालिटिक्स डैशबोर्ड बनाना शामिल था, जिसने Vercel के एनालिटिक्स के तुलनीय डेटा प्रदान किया।