Self-Hosting

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.

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.

Dziś zajmiemy się najwyższy poziom konsumentów GPU i modułami RAM. Konkretnie patrzę na ceny RTX-5080 i RTX-5090, oraz 32GB (2x16GB) DDR5 6000.

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

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

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?

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.

Wybór odpowiedniego vector store może zdecydować o sukcesie lub porażce wydajności, kosztów i skalowalności Twojej aplikacji RAG. Ta szczegółowa analiza obejmuje najpopularniejsze opcje w latach 2024-2025.

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.

Rynek pamięci doświadcza niezwykłej zmienności cen w późnym 2025 roku, z nadmierne wzrosty cen RAM obserwowane w całych segmentach.

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

Porównajmy ceny najnowszych kart graficznych dla użytkowników końcowych, które są szczególnie odpowiednie do LLM, a także ogólnie do AI. Konkretnie zajmuję się cenami RTX-5080 i RTX-5090.