Llm

Oto porównuję szybkość kilku modeli LLM działających na GPU z 16 GB pamięci VRAM i wybieram najlepszy z nich do samodzielnego hostingu.

Australia ma na stanie karty RTX 5090. Ledwie. A jeśli którąś znajdziesz, zapłacisz cenę, która wydaje się oderwana od rzeczywistości.

Ollama czuje się najlepiej, gdy jest traktowane jak lokalny demon: CLI i Twoje aplikacje komunikują się z API HTTP na pętli lokalnej (loopback), a reszta sieci nigdy nie dowiaduje się o jego istnieniu.

Ollama świetnie działa na “gołym metalu”. Zyskuje jednak na ciekawości, gdy potraktujesz ją jako usługę: stabilny punkt końcowy, zablokowane wersje, trwałe przechowywanie danych oraz dostępność GPU, która jest albo dostępna, albo nie.

Uruchomienie Ollama za pośrednictwem proxy odwrotnego to najprostszy sposób na uzyskanie HTTPS, opcjonalnej kontroli dostępu oraz przewidywalnego zachowania strumieniowego.

Jeśli pracujesz nad generacją wspieraną odzyskiwaniem (RAG), ta sekcja wyjaśnia wektory tekstowe (embeddings) prostym językiem — czym są, jak pasują do wyszukiwania i odzyskiwania informacji, oraz jak wywołać dwa popularne lokalne rozwiązania z Pythonu przy użyciu Ollama lub kompatybilnego z OpenAI interfejsu HTTP (jakiego używają serwery oparte na llama.cpp).

SGLang to wysokowydajny framework do obsługi dużych modeli językowych i multimodalnych, zaprojektowany do zapewnienia niskiego opóźnienia i wysokiej przepustowości podczas wnioskowania, niezależnie od tego, czy działa na pojedynczej karcie GPU, czy w rozproszonych klastrach.

Wkrótce będziesz balansować między vLLM, llama.cpp i innymi rozwiązaniami – każdy stos na własnym porcie. Wszystko w dalszym ciągu oczekuje jednego podstawowego adresu URL /v1; inaczej ciągle będziesz przesuwać porty, profile i skrypty ad-hoc. llama-swap jest proxy /v1 przed tymi stosami.

Większość lokalnych konfiguracji AI zaczyna się od modelu i środowiska wykonawczego.

Oh My Opencode obiecuje „wirtualny zespół deweloperski AI" — Sisyphus koordynuje specjalistów, zadania są wykonywane równolegle, a magiczne słowo kluczowe ultrawork uruchamia całą tę machinę.

Oh My Opcode przekształca OpenCode w harnes do kodowania wieloagentowego: orchestrator deleguje zadania do specjalistycznych agentów działających równolegle.

Przetestowałem, jak OpenCode współpracuje z kilkoma lokalnie hostowanymi modelami LLM na Ollama i llama.cpp, a dla porównania dodałem kilka darmowych modeli z OpenCode Zen.

Największy skok możliwości w OpenCode wynika z specjalistycznych agentów: celowego rozdzielenia orkiestracji, planowania, wykonania i badań.

OpenHands to platform open-source, agnostyczna wobec modeli, służąca dla agentów oprogramowania napędzanych przez AI. Pozwala ona agentowi zachowywać się bardziej jak partner programistyczny, a nie jak proste narzędzie do autouzupełniania.

LocalAI to serwer inferencji typu self-hosted i first-local zaprojektowany tak, aby zachowywał się jak kompatybilny zamiennik API OpenAI do uruchamiania obciążeń AI na Twoim własnym sprzęcie (laptop, stacja robocza lub serwer lokalny).

Nieustannie wracam do llama.cpp do lokalnej inferencji – daje ono kontrolę, którą Ollama i inne narzędzia abstrahują, i po prostu działa. Łatwo uruchomić modele GGUF interaktywnie za pomocą llama-cli lub wystawić kompatybilne z OpenAI API HTTP za pomocą llama-server.