LLM Hosting

TGI — Text Generation Inference: установка, настройка и устранение неполадок

TGI — Text Generation Inference: установка, настройка и устранение неполадок

Установите TGI, развертывайте быстро, отлаживайте ещё быстрее.

Text Generation Inference (TGI) обладает очень специфической энергетикой. Это не самый новый проект на улице инференса, но это тот, который уже научился, как происходит работа в продакшене, —

Удалённый доступ к Ollama через Tailscale или WireGuard без открытия публичных портов.

Удалённый доступ к Ollama через Tailscale или WireGuard без открытия публичных портов.

Доступ к Ollama удаленно без открытых публичных портов

Ollama чувствует себя наиболее комфортно, когда с ним обращаются как с локальным демоном: CLI и ваши приложения взаимодействуют с локальным HTTP-интерфейсом (loopback), а остальная сеть даже не знает о его существовании.

Ollama в Docker Compose с использованием GPU и постоянным хранилищем моделей

Ollama в Docker Compose с использованием GPU и постоянным хранилищем моделей

Ollama-сервер с приоритетом композинга, поддержкой GPU и сохранением состояния.

Ollama отлично работает на «голом» железе. Но становится еще интереснее, если рассматривать его как сервис: стабильный конечный пункт, зафиксированные версии, постоянное хранилище данных и GPU, который либо доступен, либо нет.

Ollama за обратным прокси-сервером Caddy или Nginx для потоковой передачи через HTTPS

Ollama за обратным прокси-сервером Caddy или Nginx для потоковой передачи через HTTPS

HTTPS для Ollama без нарушения потоковой передачи ответов.

Запуск Ollama через обратный прокси — самый простой способ обеспечить поддержку HTTPS, опциональный контроль доступа и предсказуемое поведение потоковой передачи данных.

Быстрый старт SGLang: установка, настройка и развертывание больших языковых моделей через API OpenAI

Быстрый старт SGLang: установка, настройка и развертывание больших языковых моделей через API OpenAI

Запускайте открытые модели быстро с помощью SGLang.

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для развертывания больших языковых и мультимодальных моделей, созданный для обеспечения низколатентного и высокопроизводительного вывода на устройствах от одной GPU до распределенных кластеров.

Быстрый старт переключателя моделей llama.swap для локальных LLM, совместимых с OpenAI

Быстрый старт переключателя моделей llama.swap для локальных LLM, совместимых с OpenAI

Горячая замена локальных LLM без изменения клиентов.

Вот вы скоро балансируете между vLLM, llama.cpp и прочим стеком — каждый на своем порту. Все downstream-системы все еще ожидают единый базовый URL /v1; иначе вы будете постоянно менять порты, профили и разовые скрипты. llama-swap — это прокси для /v1, стоящее перед этими стеками.

Быстрый старт с LocalAI: запуск локальных LLM, совместимых с OpenAI

Быстрый старт с LocalAI: запуск локальных LLM, совместимых с OpenAI

Запустите собственные API, совместимые с OpenAI, с помощью LocalAI за несколько минут.

LocalAI — это самодостаточный сервер вывода с приоритетом на локальное использование, разработанный для работы как прямая замена OpenAI API для запуска ИИ-нагрузок на вашем собственном оборудовании (ноутбук, рабочая станция или сервер в центре обработки данных).

Быстрый старт llama.cpp с CLI и сервером

Быстрый старт llama.cpp с CLI и сервером

Как установить, настроить и использовать OpenCode

Я постоянно возвращаюсь к llama.cpp для локального вывода — он дает вам контроль, который Ollama и другие абстрагируют, и просто работает. Легко запускать модели GGUF интерактивно с llama-cli или предоставлять совместимый с OpenAI HTTP API с llama-server.

Быстрый старт с vLLM: высокопроизводительный сервис для LLM — 2026

Быстрый старт с vLLM: высокопроизводительный сервис для LLM — 2026

Быстрый инференс LLM с использованием API OpenAI

vLLM — это высокопроизводительный, экономичный по памяти движок для вывода и развертывания больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией Sky Computing Калифорнийского университета в Беркли.

Выбор правильного LLM для Cognee: локальная установка Ollama

Выбор правильного LLM для Cognee: локальная установка Ollama

Размышления об использовании больших языковых моделей для саморазмещаемого Cognee

Выбор лучшей LLM для Cognee требует баланса между качеством построения графов, уровнями галлюцинаций и ограничениями оборудования. Cognee лучше всего работает с крупными моделями с низким уровнем галлюцинаций (32B+) через Ollama, но средние варианты подходят для более легких настроек.

Ollama против vLLM против LM Studio: лучший способ запуска локальных LLM в 2026 году?

Ollama против vLLM против LM Studio: лучший способ запуска локальных LLM в 2026 году?

Сравните лучшие инструменты для локального размещения LLM в 2026 году: зрелость API, поддержка оборудования, вызов инструментов и практические кейсы.

Локальное выполнение больших языковых моделей (LLM) сейчас является практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд.
Однако выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей:

Шпаргалка по Docker Model Runner: команды и примеры

Шпаргалка по Docker Model Runner: команды и примеры

Быстрая справка по командам Docker Model Runner

Docker Model Runner (DMR) — это официальное решение Docker для запуска моделей ИИ локально, представленное в апреле 2025 года. Этот справочник предоставляет быстрый доступ ко всем основным командам, настройкам и лучшим практикам.