Vergleichen Sie Docker Model Runner und Ollama für lokale LLMs
Lokales Ausführen großer Sprachmodelle (LLMs) ist aufgrund von Datenschutz, Kostenkontrolle und Offline-Fähigkeiten immer beliebter geworden. Die Landschaft veränderte sich im April 2025 erheblich, als Docker Docker Model Runner (DMR) einführte, seine offizielle Lösung für die Bereitstellung von KI-Modellen.
Schritt-für-Schritt-Beispiel
Hier haben wir ein Python Lambda-Beispiel eines SQS-Nachrichtenprozessors + REST-API mit API-Schlüssel-Schutz + Terraform-Skript zur Bereitstellung für serverlose Ausführung.
+ Spezifische Beispiele unter Verwendung von Thinking LLMs
In diesem Beitrag werden wir zwei Möglichkeiten erkunden, Ihre Python-Anwendung mit Ollama zu verbinden: 1. Über die HTTP REST API; 2. Über die offizielle Ollama Python-Bibliothek.
Leicht unterschiedliche APIs erfordern einen speziellen Ansatz.
Hier ist ein Seitenvergleich der Unterstützung für strukturierte Ausgaben (zuverlässige JSON-Rückgabe) bei beliebten LLM-Anbietern, plus minimale Python-Beispiele
