Ollama

Oto porównanie Qwen3:30b i GPT-OSS:20b z naciskiem na przestrzeganie instrukcji oraz parametry wydajności, specyfikacje i prędkość.

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

Modely GPT-OSS z Ollama mają powtarzające się problemy z obsługą strukturalnego wyjścia, szczególnie gdy są używane wraz z frameworkami takimi jak LangChain, OpenAI SDK, vllm i innymi.

Wielkie modele językowe (LLM) są potężne, ale w środowisku produkcyjnym rzadko chcemy otrzymywać swobodne akapity. Zamiast tego oczekujemy przewidywalnych danych: atrybutów, faktów lub strukturyzowanych obiektów, które możemy podać jako dane wejściowe do aplikacji. Oto czym jest Strukturyzowany Output LLM.

Oto porównanie jak dużo VRAM nowa wersja Ollama przydziela modelowi z poprzednią wersją Ollama. Nowa wersja jest gorsza.

Ollama szybko stało się jednym z najpopularniejszych narzędzi do uruchamiania modeli LLM lokalnie. Jego prosty CLI oraz uproszczone zarządzanie modelami sprawiły, że stało się ono chętnie wybieraną opcją 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.

Ponieważ standardowe Ollama nie posiada bezpośredniego interfejsu API do ponownego rankingu (reranking), musisz zaimplementować ponowny ranking przy użyciu Qwen3 Reranker w GO, generując wektory (embeddings) dla par zapytanie-dokument i przypisując im oceny.

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

Ten niewielki przykład kodu Go do rerankingu wywołuje Ollamę do generowania wektorów dla zapytania oraz dla każdego dokumentu kandydackiego, następnie sortuje wyniki malejąco według podobieństwa kosinusowego.

Modele Qwen3 Embedding i Reranker (https://www.glukhov.org/pl/rag/embeddings/ “Modele Qwen3 Embedding i Reranker na platformie ollama”) to najnowsze wydania z rodziny Qwen, zaprojektowane specjalnie do zaawansowanych zadań związanych z tworzeniem wektorów tekstu (embedding), odnajdywaniem informacji (retrieval) oraz ponownym ocenianiem wyników (reranking).

Wpływ linii PCIe na wydajność LLM? W zależności od zadania. W przypadku treningu i inferencji wielokartowej – spadek wydajności jest istotny.

W bibliotece modeli Ollama są modele, które potrafią konwertować zawartość HTML na Markdown, co jest przydatne w zadaniach związanych z konwersją treści. Ten przewodnik jest częścią naszego Narzędzia dokumentacyjne w 2026: Markdown, LaTeX, PDF i przepływ pracy druku hub.

Poniżej przedstawiam listę kilku narzędzi do programowania wspieranych przez AI oraz Asystentów Programowania AI i ich atuty.

Mam teorię do przetestowania – czy wykorzystanie Wszystkich rdzeni na procesorze Intel podniesie prędkość LLM? Zdenerwuje mnie fakt, że nowy model gemma3 27 bit (gemma3:27b, 17GB na ollama) nie mieści się w 16GB VRAM mojej karty graficznej, a częściowo działa na procesorze.

Ten przewodnik wyjaśnia sposób, w jaki Ollama obsługuje równoległe żądania (koncelewność, kolejkowanie i ograniczenia zasobów) oraz jak dostosować jego działanie za pomocą zmiennej środowiskowej OLLAMA_NUM_PARALLEL (oraz powiązanych parametrów).