LLM

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

Zelfhosting van LLMs houdt data, modellen en inferentie onder uw controle—een praktische weg naar AI-soevereiniteit voor teams, bedrijven en naties.

Het lokaal draaien van grote taalmodellen geeft je privacy, offline mogelijkheden en geen API-kosten. Deze benchmark onthult precies wat je kunt verwachten van 14 populaire LLM’s op Ollama op een RTX 4080.

Het Python-ecosysteem wordt deze maand gedomineerd door Claude Skills en tooling voor AI-agents. Deze analyse bespreekt de top trending Python-repositories op GitHub.

De Rust-ecosysteem explodeert met innovatieve projecten, vooral in AI-coderings-tools en terminaltoepassingen. Deze overzicht analyseert de top trending Rust-repositories op GitHub deze maand.

De Go-ecosysteem blijft bloeien met innovatieve projecten die zich uitstrekken over AI-tools, zelfgehoste toepassingen en ontwikkelaarsinfrastructuur. Deze overzicht analyseert de top trending Go-repositories op GitHub deze maand.

Open WebUI is een krachtig, uitbreidbaar en functierijk zelfgehost webinterface voor het communiceren met grote taalmodellen.

vLLM is een inference- en serving-engine met hoge doorvoer en geheugenefficiëntie voor Large Language Models (LLM’s), ontwikkeld door het Sky Computing Lab van UC Berkeley.

De NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) is nu in Australië beschikbaar bij grote PC-handelaars met lokale voorraad. Als u de welvaartsprijzen en beschikbaarheid van de DGX Spark wereldwijd volgt, bent u misschien geïnteresseerd om te weten dat de prijzen in Australië variëren van $6.249 tot $7.999 AUD, afhankelijk van de opslagconfiguratie en de handelaar.

De verspreiding van AI-generatieerde inhoud heeft een nieuw probleem geschapen: het onderscheiden van echte menselijke schrijving van “AI slop” - laagwaardige, massaproduceerde synthetische tekst.

Cognee is een Python-framework voor het bouwen van kennisgrafieken uit documenten met behulp van LLMs. Werkt het echter met zelfgehoste modellen?

Bij het werken met Large Language Models (LLM’s) in productieomgevingen is het essentieel om gestructureerde, typeveilige outputs te verkrijgen. Twee populaire frameworks - BAML en Instructor - hanteren verschillende benaderingen om dit probleem op te lossen.

Kiezen voor de Beste LLM voor Cognee vereist het balanceren van de kwaliteit van het bouwen van grafieken, hallucinatiepercentages en hardwarebeperkingen. Cognee excelleert met grotere modellen met lage hallucinatiepercentages (32B+) via Ollama, maar middelgrote opties werken voor lichtere opstellingen.

De Ollama Python-bibliotheek bevat nu native OLlama web zoekfunctie mogelijkheden. Met slechts een paar regels code kunt u uw lokale LLMs verrijken met real-time informatie van het web, waardoor hallucinaties worden verminderd en de nauwkeurigheid wordt verbeterd.

Het kiezen van de juiste vectorstore kan prestaties, kosten en schaalbaarheid van uw RAG-toepassing bepalen. Deze uitgebreide vergelijking dekt de meest populaire opties in 2024-2025.