Ollama

Strategic guide to hosting large language models locally, on consumer hardware, in containers, 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.

Samowystarczalność LLM (large language models) pozwala zachować kontrolę nad danymi, modelami i wnioskowaniem - praktyczna droga do samowystarczalności w zakresie AI dla zespołów, przedsiębiorstw i narodów.
Oto: co to jest samowystarczalność w zakresie AI, które aspekty i metody są wykorzystywane do jej budowania, jak samowystarczalne LLM wchodzą w grę, jak kraje radzą sobie z tym wyzwaniem.

Uruchamianie dużych modeli językowych lokalnie zapewnia prywatność, możliwość pracy offline oraz zero kosztów API. Ten benchmark pokazuje dokładnie, co można oczekiwać od 9 popularnych LLM na Ollama na RTX 4080.

Ekosystem Go nadal rozwija się dzięki innowacyjnym projektom obejmującym narzędzia AI, aplikacje samozhostowane oraz infrastrukturę dla programistów. Niniejszy przegląd analizuje najbardziej popularne repozytoria Go na GitHub w tym miesiącu.

Open WebUI to potężny, rozszerzalny i bogato wyposażony samowystarczalny interfejs sieciowy do interakcji z modelami językowymi dużych rozmiarów.

The NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) jest teraz dostępny w Australii w głównych sklepach z komputerami z lokalnym zapasem. Jeśli śledziliście cenę i dostępność DGX Spark na całym świecie, to interesujące będzie dla Was, że w Australii ceny oscylują od 6 249 do 7 999 AUD w zależności od konfiguracji pamięci i sklepu.

Cognee to framework w języku Python do tworzenia grafów wiedzy z dokumentów za pomocą LLM. Ale działa on z modelami samowystawianymi?

Pracując z modelami dużych języków w środowisku produkcyjnym, uzyskiwanie strukturalnych, typowo bezpiecznych wyjść jest krytyczne. Dwa popularne frameworki – BAML i Instructor – podejmują różne podejścia do rozwiązywania tego problemu.

Wybór najlepszego LLM dla Cognee wymaga balansowania jakości budowania grafów, poziomu halucynacji i ograniczeń sprzętowych.
Cognee wyróżnia się w przypadku większych modeli o niskim poziomie halucynacji (32B+) za pomocą Ollama, ale opcje średniego rozmiaru działają dobrze w przypadku prostszych konfiguracji.

Biblioteka Pythona Ollama zawiera teraz natywne możliwości wyszukiwania w sieci OLlama web search. Dzięki kilku linijkom kodu możesz wzbogacić swoje lokalne modele językowe o rzeczywiste informacje z sieci, zmniejszając halucynacje i poprawiając dokładność.

API do wyszukiwania w sieci Ollama pozwala na wzbogacenie lokalnych modeli językowych danymi z sieci w czasie rzeczywistym. Niniejszy przewodnik pokazuje, jak zaimplementować możliwości wyszukiwania w sieci w Go, od prostych wywołań API po pełne agenty wyszukiwania.

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

Demokratyzacja AI jest tu. Z powodu otwartych źródeł LLM takich jak Llama 3, Mixtral i Qwen, które teraz rywalizują z modelami prywatnymi, zespoły mogą tworzyć potężną infrastrukturę AI za pomocą sprzętu konsumenta - znacznie obniżając koszty, jednocześnie utrzymując pełną kontrolę nad prywatnością danych i wdrażaniem.

Znalazłem kilka ciekawych testów wydajności GPT-OSS 120b działającego na Ollama na trzech różnych platformach: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio i RTX 4080. Model GPT-OSS 120b z biblioteki Ollama waży 65 GB, co oznacza, że nie mieści się w 16 GB VRAM na RTX 4080 (ani w nowszej RTX 5080).

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