Bulut sağlayıcıları aracılığıyla demokrasize edilmiş bir AI erişimi vaatiyle başlayan şey, düşük performans, agresif sansür ve öngörülemeyen maliyetlerin hayal kırıklığına uğramış bir deneyime dönüştü. Cloud AI performansının gizli maliyeti Cloud AI sağlayıcıları endişe verici bir model geliştirdiler: aboneleri çekmek için olağanüstü bir performansla başlatmak, ardından hizmet kalitesini yavaş yavaş azalttı. OpenAI kullanıcıları GPT-4o'nun şimdi "çok hızlı yanıt veriyor, ancak hızlı yanıtlar sağlamak için bağlam ve talimatlar göz ardı ediliyorsa, o zaman araç kullanılamaz." Bir teknik, sağlayıcıların GPU verimliliği için birden fazla kullanıcı istekleri bir araya topladıkları ve tek bir isteğin batch boyutları arttıkça 4 kat daha uzun süre beklemesine neden olduğu. Token batching Performans bozulması basit gecikmelerden daha fazladır.Statik gruplandırma, bir gruptaki tüm sekansları bir arada tamamlamaya zorlar, bu da hızlı sorgunuzun bir başkasının uzun süreli üretimini beklemesi anlamına gelir.Hatta "sürekli gruplandırma" bireysel talepleri yavaşlatacak bir üst düzeye getirir. bulut sağlayıcıları, deneyiminizi pahasına genel akış için optimizasyon yapar - iş modelleri için mantıklı ancak kullanıcı deneyimini yıkıcı bir kompromis. Cenzörlük: Güvenlik kullanılmaz hale geldiğinde Testler, Google Gemini'nin 20 tartışmalı ama meşru sorudan 10'unu cevaplamayı reddettiğini ortaya koyuyor - herhangi bir rakipten daha fazlası. Cinsel saldırı kurbanları için uygulamalar "güvenli olmayan içerik" olarak engelleniyor. Tarihi rol oynayan konuşmalar aniden güncelleştirmelerden sonra çalışmayı durduruyor. Zihinsel sağlık destek uygulamaları güvenlik filtrelerini tetikler. Anthropic'in Claude, kullanıcıların meşru kullanım vakalarını engelleyen ağır sansürle hayal kırıklığına uğradığına göre "sınırsız" oldu. Yerel Avantajlar Self-hosted AI bu hayal kırıklıklarını tamamen ortadan kaldırır. Doğru donanımla, yerel varsayım, saniyede 1900+ token elde eder — bulut hizmetlerinden 10-100 kat daha hızlı. Model sürümleri üzerinde tam kontrolde kalırsınız, iş akışlarını bozan istenmeyen güncellemeleri önler. Yasal içeriği engelleyen hiçbir sensör filtresi yoktur. Çalışmanızı kesintisiz kısıtlar. Kullanım zirvelerinden sürpriz faturalar yok. Beş yıl boyunca, bulut abonelikleri temel erişim için $1,200+ ve gelişmiş abonelikler için 10 kat daha fazla maliyet tutar. Ve AI sağlayıcılarının fiyatları büyüyor ve sınırlar daha sıkı ve daha sıkı hale geliyor, bir kez yapılan donanım yatırımları yalnızca fiziksel donanım limitleri ile sınırsız kullanım sağ Cihaz Gereksinimleri: AI Güç Evinizi Oluşturun Model boyutlarını ve ölçümlerini anlamak Kendi kendine barındırma başarısının anahtarı, modellerin donanım kapasitelerinize uyumlu olmasıdır.Modern kuantumlaşma teknikleri, önemli bir kalite kaybı olmadan modeller sıkıştırır: Kvantasyon, model ağırlıklarının orijinal yüzen nokta temsilinden daha düşük bit biçimlerine olan hassasiyetini azaltır. Bu, yüksek çözünürlüklü bir görüntü sıkıştırmak gibi düşünün - dramatik olarak daha küçük dosya boyutları için bazı ayrıntıları ticaret yapıyorsunuz. nöral ağlarda, bu, hafıza kullanımını doğrudan azaltan daha az bit kullanarak her parametreyi depolamak anlamına gelir ve varsayım hızlandırır. What is Quantization? Kvantasyon olmadan, çoğu kullanıcı için mütevazı dil modelleri bile erişilemez. tam hassasiyetle 70B parametre modeli, çoğu tüketici GPU'nun ötesinde 140 GB bellek gerektirir. Kvantasyon, günlük donanım üzerinde çalıştığı güçlü modeller yaparak AI'yi demokratikleştirir, yerel dağıtımı sağlar, bulut maliyetlerini azaltır ve daha verimli bellek erişim modelleri yoluyla varsayım hızı artırır. Why Quantization Matters 
 
 
 
 
 FP16 (Tam Hassasiyet): Orijinal model kalitesi, maksimum bellek gereksinimleri 8-bit Quantization: ~50% hafıza azaltma, minimum kalite etkisi 4-bit Quantization: ~75% hafıza azaltma, hafif kalite kompromis 2-bit Quantization: ~87.5% hafıza azalma, belirgin kalite bozukluğu 7B parametre modeli için, bu 14GB (FP16), 7GB (8-bit), 3.5GB (4-bit) veya 1.75GB (2-bit) gerekli bellek anlamına gelir. Popüler Açık Kaynak Modelleri ve Gereksinimleri Small Models (1.5B-8B parameters): 
 
 
 
 Qwen3 4B/8B: Hibrit Düşünme Modları ile en son nesil. Qwen3-4B programlama görevlerinde birçok 72B modeli üstlenir. 4 bit kvantifikasyonda ~3-6GB gereklidir. DeepSeek-R1 7B: Mükemmel düşünme yetenekleri, 4 GB RAM minimum Mistral Small 3.1 24B: Multimodal özellikler, 128K bağlam penceresi ve 150 token / s performansı ile en yeni Apache 2.0 modeli. tek RTX 4090 veya 32GB Mac üzerinde çalışıyor Medium Models (14B-32B parameters): 
 
 
 
 
 GPT-OSS 20B: OpenAI'nin 2019'dan bu yana ilk açık modeli, Apache 2.0 lisanslı. 3.6B aktif parametrelerle MoE mimarisi o3-mini performans sağlar. RTX 4080'de 16GB VRAM ile çalışır Qwen3 14B/32B: Düşünme modu özellikleri ile yoğun modeller. Qwen3-14B daha verimli olmakla birlikte Qwen2.5-32B performansına eşleşir DeepSeek-R1 14B: RTX 3070 Ti/4070 için optimum Mistral Small 3.2: Geliştirilmiş talimat takip ve azaltılmış tekrarlama ile en son güncelleme Large Models (70B+ parameters): 
 
 
 
 
 
 Llama 3.3 70B: ~35GB 4 bit kvantifikasyon, çift RTX 4090 veya A100 gerektirir DeepSeek-R1 70B: 48GB VRAM önerilir, 2x RTX 4090 ile gerçekleştirilebilir GPT-OSS 120B: OpenAI'nin 5.1B aktif parametreleri ile önde gelen açık modeli, 128 uzman MoE aracılığıyla. o4-mini performans ile eşleşir, tek H100 (80GB) veya 2-4x RTX 3090s üzerinde çalışır Qwen3-235B-A22B: 22B aktif parametrelerle öncü MoE modeli, o3-mini ile rekabetçi DeepSeek-R1 671B: 480GB+ VRAM veya özel kurulumlar gerektiren dev Özel Kodlama Modelleri: Small Coding Models (1B-7B active parameters): 
 
 
 
 Qwen3-Coder 30B-A3B: Sadece 3.3B aktif parametrelerle MoE modeli. Yerli 256K bağlamı (1M YaRN ile) depolama ölçekli görevler için. RTX 3060 12GB'de 4 bit kvantifikasyonda çalışır Qwen3-Coder 30B-A3B-FP8: 95%+ performansı koruyan resmi 8 bit kvantifikasyon. RTX 4070/3080 için optimum 15GB VRAM gerektirir Unsloth Qwen3-Coder 30B-A3B: Düzenli araç arama ile dinamik kvantifikasyonlar. Q4_K_M 12GB'de çalışıyor, Q4_K_XL 18GB'de daha iyi kalitede Large Coding Models (35B+ active parameters): 
 
 
 
 Qwen3-Coder 480B-A35B: 160 uzman MoE aracılığıyla aktif olan 35B ile önde gelen ajan modelidir. SWE-Bench'de 61,8%, Claude Sonnet'e kıyasla 4. Tam hassasiyetle 8x H200 veya 12x H100 gerektirir Qwen3-Coder 480B-A35B-FP8: Resmi 8 bit hafızayı 250 GB'a düşürür. 4x H100 80GB veya 4x A100 80GB üzerinde çalışır Unsloth Qwen3-Coder 480B-A35B: Q2_K_XL 276GB'de 4x RTX 4090 + 180GB RAM üzerinde çalışır. IQ1_M 150GB'de 2x RTX 4090 + 100GB RAM üzerinde uygulanabilir Bütçeye göre donanım yapılandırmaları Budget Build (~$2,000): 
 
 
 
 
 AMD Ryzen 7 7700X İşlemci 64 GB DDR5-5600 RAM PowerColor RX 7900 XT 20GB veya kullanılan RTX 3090 14B'ye kadar modelleri rahatlıkla kullanabiliyor Performance Build (~$4,000): 
 
 
 
 
 AMD Ryzen 9 7900X Özellikleri 128 GB DDR5-5600 RAM RTX 4090 24GB İnceleme 32B modellerini verimli bir şekilde çalıştırır, daha küçük 70B modellerinin boşaltılması Professional Setup (~$8,000): 
 
 
 
 
 Çift Xeon/EPYC işlemci 256 GB + RAM 2 x RTX 4090 veya RTX A6000 70B modellerini üretim hızıyla kullanır Mac Options: 
 
 
 
 MacBook M1 Pro 36GB: 7B-14B modelleri için mükemmel, birleşik bellek avantajı Mac Mini M4 64GB: 32B modelleri ile konforlu Mac Studio M3 Ultra 512GB: Son seçenek - DeepSeek-R1 671B'yi 17-18 token / s'de ~10,000 $ için çalıştırıyor Ultra büyük modeller için, AMD EPYC sistemleri olağanüstü bir değer sunar. 512GB-1TB DDR4 ile ~ $2,500 EPYC 7702 sistemi DeepSeek-R1 671B'de 3.5-8 token / s sunar - GPU'lardan daha yavaş, ancak bu boyutlu modeller için çok daha uygun. The AMD EPYC Alternative: Bu yapılandırma, DeepSeek-R1 671B'yi saniyede 3.5-4.25 token hızında çalıştırabilir: The $2,000 EPYC Build (Digital Spaceport Setup): 
 
 
 
 
 
 
 
 CPU: AMD EPYC 7702 (64 çekirdek) - 650 $ veya EPYC 7C13/7V13 yükseltme - 599-735 $ Ana kart: MZ32-AR0 (16 DIMM yuvaları, 3200MHz desteği) - $ 500 Hafıza: 16x 32GB DDR4-2400 ECC (512GB toplam) - $ 400, veya 16x 64GB 1TB için - $ 800 1TB Samsung 980 Pro NVMe - 75 Dolar Corsair H170i Elite Capellix XT Fiyatları PSU: 850W (yalnızca CPU) veya 1500W (gelecekteki GPU genişlemesi) - 80-150 $ Rack çerçeve - 55 $ : ~2000 $ 512GB için, ~2500 $ 1TB konfigürasyon için Total Cost Performance Results: 
 
 
 
 
 DeepSeek-R1 671B Q4: 3.5-4.25 token / s Konteks penceresi: 16K+ desteklenir Güç Kaynağı: 60W boş, 260W yüklü Hafıza bant genişliği: Kritik – daha hızlı DDR4-3200 performansını önemli ölçüde iyileştirir Bu kurulum, büyük modellerin sadece CPU sistemlerinde uygun fiyatlarla çalışabileceğini kanıtlar, GPU gereksinimleri olmadan sınırlı AI'yi erişilebilir hale getirir. çift soket kapasitesi ve büyük bellek desteği, EPYC'yi GPU VRAM sınırlarını aşan modeller için idealdir. Kaynak: Digital Spaceport - Deepseek R1 671b'i 2000 $ EPYC sunucusunda tamamen yerel olarak nasıl çalıştırabilirim Digital Spaceport - Deepseek R1 671b'i 2000 $ EPYC sunucusunda tamamen yerel olarak nasıl çalıştırabilirim Yazılım Kurulumu: Kurulumdan Üretime Etiketler: The Foundation Ollama, yerel model dağıtımı için de facto standart haline gelmiştir ve gücünü feda etmeden basitliği sunmaktadır. Installation: # Linux/macOS
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Windows: Download installer from ollama.com/download
 Essential Configuration: # Optimize for performance
export OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434"        # Enable network access
export OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=3         # Concurrent models
export OLLAMA_NUM_PARALLEL=4              # Parallel requests
export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1           # Enable optimizations
export OLLAMA_KV_CACHE_TYPE="q8_0"        # Quantized cache

# Download models
ollama pull qwen3:4b
ollama pull qwen3:8b
ollama pull mistral-small3.1
ollama pull deepseek-r1:7b
 Çeşitli GPU ayarları için, ayrı Ollama örneği çalıştırın: Running Multiple Instances: # GPU 1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434" ollama serve

# GPU 2
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11435" ollama serve
 Sonraki İçerikExo.labs: Distributed Inference Magic Exo.labs, çok sayıda cihazda büyük modeller çalıştırmanıza olanak tanır - MacBooks, PC ve Raspberry Pis bile karıştırır. Installation: git clone https://github.com/exo-explore/exo.git
cd exo
pip install -e .
 Sadece koşmak Ağınızdaki her cihazda birbirlerini otomatik olarak keşfediyorlar ve model hesaplamalarını dağıtıyorlar. 3x M4 Pro Mac ile bir kurulum Llama 3.2 3B'de saniyede 108,8 token elde ediyor - tek cihaz performansına göre 2.2x iyileşme. Usage: exo GUI Seçenekleri en iyi ChatGPT benzeri deneyimi sunar: Open WebUI docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all \
  -v ollama:/root/.ollama \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
 erişim at RAG desteği, çok kullanıcı yönetimi ve eklenti sistemi ile tam özellikli bir arayüz için. http://localhost:3000 En basit desktop deneyimi sunar: GPT4All 
 
 
 
 
 
 Windows, macOS veya Linux için gpt4all.io Otomatik Ollama algılama ile tek tıklama yükleme İnternet tarayıcısı ve download manager Doğal bir masaüstü uygulaması isteyen yeni başlayanlar için mükemmel Yerel belge sohbetini ve eklentileri destekler Güçlü bir geliştirme odaklı arayüz sağlar: AI Studio 
 
 
 
 
 
 
 
 Çok model karşılaştırma ve test yeteneği Gelişmiş hızlı mühendislik çalışma alanı API Endpoint Yönetimi ve Testleri Model performans analizi ve benchmarking Ollama, LocalAI ve özelleştirilmiş backend desteği Geliştirici ve araştırmacılar için ideal Özellikler konuşma daldırma, talimat şablonları ve ihracat seçenekleri içerir Yaratıcı uygulamalar ve karakter tabanlı etkileşimler için mükemmel, rol oynamak ve yaratıcı yazma senaryoları için kapsamlı özelleştirme sunar. SillyTavern Tailscale ile Uzaktan Erişim: Her Yerde AI Self-hosting AI'nin en güçlü yönlerinden biri, modellerinize herhangi bir yerden erişme yeteneğidir ve tam gizliliği korur. Tailscale VPN, tüm cihazlarınız arasında güvenli bir ağ ağı oluşturarak bunu çok kolaylaştırır. Remote AI Access için Tailscale ayarlamak Install Tailscale on your AI server: # Linux/macOS
curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh
sudo tailscale up

# Windows: Download from tailscale.com/download
 Configure Ollama for network access: # Set environment variable to listen on all interfaces
export OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434"
ollama serve
 (laptop, telefon, tablet) aynı hesabı kullanarak. tüm cihazlar otomatik olarak benzersiz IP adresleri (genellikle 100.x.x.x aralığı) ile özel ağınızda görünür. Install Tailscale on client devices Check your server's Tailscale IP: tailscale ip -4
# Example output: 100.123.45.67
 Access from any device on your Tailnet: 
 
 
 
 Web arayüzü: http://100.123.45.67:3000 (Open WebUI) API son noktası: http://100.123.45.67:11434/v1/chat/completions Mobil uygulamalar: Ollama Endpoint'ı Tailscale IP'nize yapılandırın Gelişmiş Tailscale Konfigurasyonu Tüm ev ağınıza erişmek için: Enable subnet routing # On AI server
sudo tailscale up --advertise-routes=192.168.1.0/24
# Replace with your actual subnet
 Otomatik sertifika ile HTTPS için: Use Tailscale Serve # Expose Open WebUI with HTTPS
tailscale serve https / http://localhost:3000
 Böyle bir URL oluşturulur Sadece Tailscale ağına erişilebilir. https://your-machine.your-tailnet.ts.net Mobil erişim ayarları iOS ve Android cihazlar için: 
 
 
 
 App Store / Play Store'dan Tailscale uygulamasını yükleyin Aynı hesapla giriş yapın Install compatible apps:
 
 
 
 
 : Enchanted, Mela, or any OpenAI-compatible client iOS : Ollama Android app, or web browser Android Uygulamayı Tailscale IP'nizi kullanmak için yapılandırın: http://100.123.45.67:11434 En İyi Güvenlik Uygulamaları Tailscale, şifreli ağ ağı aracılığıyla varsayılan olarak güvenlik sağlar - ek bir güvenlik duvarı yapılandırması gerekmez! Tailscale'in güzelliği şudur: 
 
 
 
 
 WireGuard ile tüm trafiği otomatik olarak şifreler Ağınızda yalnızca kimlik doğrulamış cihazlara izin verin Router'ınızı tamamen aşan yalıtılmış bağlantılar oluşturur Kamu internetinden yetkisiz erişimi önlemek Tailscale trafiği şifrelenmiş olduğundan ve yalnızca doğrulanmış cihazlarınız için erişilebilir olduğundan, Ollama sunucunuz uzaktan erişilebildiğinde bile tamamen gizli kalır. Tailscale ile, kendinizin barındırdığı AI gerçekten taşınabilir hale gelir – bir kahve dükkânında, seyahat ediyorsanız veya başka bir yerden çalışıyorsanız, modellerinize tam gizlilikle erişebilirsiniz. Agent Workflows: Gerçekten Çalışan AI Blok’tan Çanakkale Goose, yerel modellerinizi bütün projeleri oluşturabilecek bağımsız geliştirme asistanlarına dönüştürür. Installation: curl -fsSL https://github.com/block/goose/releases/download/stable/download_cli.sh | bash
 Configuration for Ollama: goose configure
# Select: Configure Providers → Custom → Local
# Base URL: http://localhost:11434/v1
# Model: qwen3:8b
 Goose, kod göçleri, performans optimizasyonu, test üretimi ve karmaşık geliştirme iş akışları konusunda mükemmeldir. basit kod tamamlamasından farklı olarak, tüm geliştirme görevlerini otomatik olarak planlar ve gerçekleştirir. Crush of Charm Hakkında Terminal hayranları için, Crush derin IDE entegrasyonu ile şık bir AI kodlama ajanı sağlar. Installation: brew install charmbracelet/tap/crush  # macOS/Linux
# or
npm install -g @charmland/crush
 (Bölüm ) : Ollama Configuration .crush.json {
  "providers": {
    "ollama": {
      "type": "openai",
      "base_url": "http://localhost:11434/v1",
      "api_key": "ollama",
      "models": [{
        "id": "qwen3:8b",
        "name": "Qwen3 8B",
        "context_window": 32768
      }]
    }
  }
}
 n8n AI Başlangıç Kit Görsel iş akışını otomatikleştirmek için, n8n kendi kendine barındırılmış kit gerekli her şeyi birleştirir: git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit
docker compose --profile gpu-nvidia up
 Visual Workflow Editor'a erişme 400+ entegrasyon ve önceden inşa edilmiş AI şablonları ile. http://localhost:5678/ Kurumsal Ölçüm: 50 Milyon Token / Saat Kurulumu Ekstrem performans gerektiren kuruluşlar için, kendiliğinden barındırma sınırları, örneğin @nisten setup on X gibi geleneksel ev sunucularının ötesine uzanır. 
 
 
 
 Model: Qwen3-Coder-480B (480B parametreleri, 35B aktif MoE mimarisi) Ürün Adı: Nvidia H200 Çıkış: 50 milyon token / saat (Sonnet kullanırsanız saatte yaklaşık 250 $) Maliyet Analizi Initial Investment: 
 
 
 
 Bütçe ayarlaması: ~$2,000 Performans ayarları: ~4000 $ Profesyonel kurulum: ~9000 $ Operational Costs: 
 
 
 
 
 Elektrik: Aylık 50-200 dolar Sıfır ateş fiyatları Kullanım Sınırı Yok Tamamen maliyet öngörülebilirliği Ağır kullanıcılar 3-6 ay içinde yatırımlarını geri kazanırlar. Yumuşak kullanıcılar bir yıl içinde bile kırılırlar. oran sınırlarından, sansürden ve performans düşüşünden özgürlük? Break-even Timeline: Sonuç Tek bir GPU ve Ollama ile küçük bir başlangıç yapın. Farklı modellerle deneyimleyin. Farklı ajans özelliklerini ekleyin. Gerektiğinde ölçeklendirin. En önemlisi, tam olarak ihtiyacınız olduğu gibi çalışan AI özgürlüğünün tadını çıkarın-kompromis yok, sansür yok, sürpriz yok. Deneysel merakdan pratik gereksinime geçin. Güçlü açık kaynak modellerinin, olgun yazılım ekosistemlerinin ve erişilebilir donanımların birleşimi, AI bağımsızlığı için önceden görülmemiş bir fırsat yaratır. Bulut sınırlamaları ile hayal kırıklığına uğradığınız, gizlilik konusunda endişeleniyorsanız veya sadece tutarlı performans istiyorsanız, kendi kendinize barındırılmış AI'ya giden yol her zamankinden daha açık. Self-hosting hakkında ilgili makalelere bağlantılar: 
 
 
 
 
 
 Ingo Eichhorst ve güzel kurulum, bu makale için kullandığım fotoğraf: https://ingoeichhorst.medium.com/building-a-wall-mounted-and-wallet-friendly-ml-rig-0683a7094704 Digital Spaceport EPYC rig: https://digitalspaceport.com/how-to-run-deepseek-r1-671b-fully-locally-on-2000-epyc-rig/ Göster Bana Your Rig thread on LocalLLaMa subreddit: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1fqwler/show_me_your_ai_rig/ Ben Arent AI homelab: https://benarent.co.uk/blog/ai-homelab/ 5 Mac Studio ile Exo Labs kümesi: https://www.youtube.com/watch?v=Ju0ndy2kwlw

Read My Stories

About me

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Ne kadar para ödeyeceksin? bir sistem inşa ettim

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps