LLM Hosting

Autonomiczne gospodarowanie LLM (Large Language Models) pozwala zachować kontrolę nad danymi, modelami i wnioskowaniem – praktyczna droga do autonomii w zakresie AI dla zespołów, przedsiębiorstw i narodów.

Open WebUI to potężny, rozszerzalny i bogaty w funkcje samozostawiana aplikacja webowa do interakcji z dużymi modelami językowymi.

vLLM to wysokoprzepływny, pamięciowo wydajny silnik wnioskowania i serwowania dla dużych modeli językowych (LLM), opracowany przez Sky Computing Lab z UC Berkeley.

Wybór najlepszego LLM dla Cognee wymaga zrównoważenia jakości budowania grafów, poziomu halucynacji i ograniczeń sprzętowych.
Cognee wyróżnia się w przypadku większych modeli o niskim poziomie halucynacji (32B+) poprzez Ollama, jednak opcje o średnich parametrach są odpowiednie dla prostszych konfiguracji.

Localne wdrażanie LLM stało się coraz bardziej popularne, ponieważ programiści i organizacje poszukują większej prywatności, mniejszej opóźnienia oraz większego kontroli nad swoją infrastrukturą AI.

Konfigurowanie rozmiarów kontekstu w Docker Model Runner jest bardziej skomplikowane, niż powinno być.

Docker Model Runner to oficjalne narzędzie firmy Docker do uruchamiania modeli AI lokalnie, ale włączanie przyspieszenia GPU od firmy NVidia w Docker Model Runner wymaga konkretnej konfiguracji.

Docker Model Runner (DMR) to oficjalne rozwiązanie firmy Docker do uruchamiania modeli AI lokalnie, wprowadzone w kwietniu 2025. Ten cheatsheet zawiera szybki przewodnik po wszystkich istotnych poleceniach, konfiguracjach i najlepszych praktykach.

Uruchamianie dużych modeli językowych (LLM) lokalnie staje się coraz bardziej popularne ze względu na prywatność, kontrolę kosztów oraz możliwości offline. Landscape zmienił się znacząco w kwietniu 2025 roku, gdy Docker wprowadził Docker Model Runner (DMR), oficjalne rozwiązanie do wdrażania modeli AI.

Ten przewodnik oferuje kompleksowy przegląd dostępnych Go SDKs dla Ollama i porównuje ich zestawy funkcji.

W tym wpisie omówimy dwa sposoby połączenia swojej aplikacji Python z Ollama: 1. Poprzez HTTP REST API; 2. Poprzez oficjalną bibliotekę Pythona do Ollama.

Ollama szybko stało się jednym z najpopularniejszych narzędzi do uruchamiania modeli językowych na lokalnym komputerze.
Jego proste CLI i zoptymalizowane zarządzanie modelami sprawiły, że stało się preferowanym wyborem dla programistów, którzy chcą pracować z modelami AI poza chmurą.

Lokalnie hostowane Ollama umożliwia uruchomienie dużych modeli językowych na własnym komputerze, ale korzystanie z niego za pośrednictwem wiersza poleceń nie jest przyjazne dla użytkownika. Oto kilka projektów open source, które oferują interfejsy stylu ChatGPT, łączące się z lokalnym Ollama.

W tym teście porównuję, jak różne LLMs hostowane na Ollama tłumaczą stronę Hugo z języka angielskiego na niemiecki.

Użycie modeli językowych dużych (LLM) nie jest bardzo drogie, może nie być potrzeby zakupu nowego, wspaniałego GPU.
Oto lista, jeśli dostawcy LLM w chmurze z LLM, które hostują.

Modeli DeepSeek pierwszego pokolenia z wydajnością porównywalną do modeli OpenAI-o1, w tym sześć gęstych modeli oddestylowanych z DeepSeek-R1 opartych na Llama i Qwen.