LLM

Ollama hat sich schnell zu einem der beliebtesten Tools zum lokalen Ausführen von LLMs entwickelt. Seine einfache CLI und der optimierte Modellmanagement haben es zu einer ersten Wahl für Entwickler gemacht, die mit KI-Modellen außerhalb der Cloud arbeiten möchten. Doch wie bei vielen vielversprechenden Plattformen gibt es bereits Anzeichen für Enshittification:

Lokal gehostetes Ollama ermöglicht den Betrieb großer Sprachmodelle auf Ihrem eigenen Gerät, aber die Nutzung über die Kommandozeile ist nicht besonders benutzerfreundlich. Hier sind mehrere Open-Source-Projekte, die ChatGPT-ähnliche Oberflächen bieten, die mit einem lokalen Ollama verbunden sind.

Nvidia steht kurz vor der Veröffentlichung von NVIDIA DGX Spark - einem kleinen AI-Supercomputer auf Blackwell-Architektur mit 128+GB einheitlichem RAM und 1 PFLOPS AI-Leistung.

Hier haben wir eine Beschreibung des Model Context Protocol (MCP), kurze Notizen zur Implementierung eines MCP-Servers in Go, einschließlich der Nachrichtenstruktur und Protokollspezifikationen.

Da das standardmäßige Ollama keinen direkten Rerank-API-Anschluss hat, müssen Sie Reranking mit Qwen3 Reranker in GO implementieren, indem Sie Embeddings für Abfrage-Dokument-Paare generieren und sie bewerten.

In diesem Test vergleiche ich, wie verschiedene LLMs, die auf Ollama gehostet werden, Hugo-Seiten von Englisch ins Deutsche übersetzen: Vergleich, wie verschiedene LLMs, die auf Ollama gehostet werden, Hugo-Seiten übersetzen. Drei Seiten, die ich getestet habe, befassen sich mit unterschiedlichen Themen und enthalten einige schöne Markdown-Elemente mit Struktur: Überschriften, Listen, Tabellen, Links usw.

Dieses kleine Reranking Go-Codebeispiel ruft Ollama auf, um Embeddings zu generieren für die Abfrage und für jede Kandidatendokumente, dann Sortieren nach absteigender Kosinusähnlichkeit.

Die Qwen3 Embedding und Reranker Modelle sind die neuesten Veröffentlichungen in der Qwen-Familie und wurden speziell für fortgeschrittene Text-Embedding-, Retrieval- und Reranking-Aufgaben entwickelt.

Wie PCIe-Lanes die LLM-Performance beeinflussen? Je nach Aufgabe. Bei Training und Multi-GPU- Inferenz ist der Leistungsverlust erheblich.

Im Ollama-Modell-Repository gibt es Modelle, die in der Lage sind, HTML-Inhalt in Markdown umzuwandeln – was für Aufgaben zur Inhaltskonvertierung nützlich ist.

• Suche ist am besten geeignet, um Informationen schnell und direkt mit Schlüsselwörtern abzurufen.
• Tiefe Suche ist hervorragend darin, den Kontext und die Absicht zu verstehen und dadurch für komplexe Abfragen relevantere und umfassendere Ergebnisse liefert.

Hier finden Sie eine Übersicht über einige AI-betriebene Coding-Tools und ihre Vorzüge:

Die Verwendung von LLMs ist nicht sehr teuer, es könnte also kein Bedarf bestehen, neue, beeindruckende GPU-Karten zu kaufen.
Hier ist eine Liste der LLM-Anbieter in der Cloud mit den LLMs, die sie hosten.

Ich habe eine Theorie, die ich testen möchte – wenn man alle Kerne eines Intel-Prozessors nutzt, würde das die Geschwindigkeit von LLMs erhöhen? Test: Wie Ollama die Leistung und effizienten Kerne von Intel-Prozessoren nutzt

Es stört mich, dass das neue Gemma3-Modell mit 27 Bit (gemma3:27b, 17 GB auf Ollama) nicht in die 16 GB VRAM meines GPUs passt und teilweise auf dem CPU läuft.

Inmitten der Turbulenzen der modernen Welt hier vergleiche ich die technischen Spezifikationen verschiedener Grafikkarten für KI-Aufgaben
(Deep Learning,
Objekterkennung
und LLMs).
Sie sind jedoch alle unglaublich teuer.