LLM Hosting

Размещение ЛЛМ на собственных серверах позволяет контролировать данные, модели и вычисления — практический путь к суверенитету ИИ для команд, предприятий и государств.

Открыть WebUI — это мощное, расширяемое и функциональное веб-приложение для взаимодействия с большими языковыми моделями.

vLLM — это высокопроизводительный, энергоэффективный движок для инференса и обслуживания больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией Sky Computing Университета Калифорнии в Беркли.

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.

Локальное развертывание ЛЛМ стало все более популярным, так как разработчики и организации стремятся к повышенной конфиденциальности, снижению задержек и большему контролю над своей инфраструктурой ИИ.

Настройка размеров контекста в Docker Model Runner сложнее, чем должно быть.

Docker Model Runner — это официальный инструмент Docker для запуска моделей ИИ локально, но включение ускорения NVIDIA GPU в Docker Model Runner требует специальной настройки.

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.

Запуск больших языковых моделей (LLM) локально стал все более популярным благодаря приватности, контролю затрат и возможностям офлайн-работы. В апреле 2025 года ландшафт значительно изменился, когда Docker представил Docker Model Runner (DMR), свое официальное решение для развертывания моделей ИИ.

Этот гайд предоставляет всесторонний обзор доступных Go SDK для Ollama и сравнивает их функциональные возможности.

В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.

Ollama быстро стал одним из самых популярных инструментов для запуска локальных моделей большого языка (LLM). Его простой интерфейс командной строки и упрощенное управление моделями сделали его предпочтительным вариантом для разработчиков, которые хотят работать с моделями ИИ вне облака.

Локально размещённый Ollama позволяет запускать большие языковые модели на вашем собственном устройстве, но использование его через командную строку не очень удобно. Вот несколько открытых проектов, которые предоставляют интерфейсы в стиле ChatGPT, подключающиеся к локальному Ollama.

В этом тесте я сравниваю, как разные ЛЛМ, размещенные на Ollama, переводят страницы Hugo на английском языке на немецкий.

Использование языковых моделей не требует больших затрат, возможно, не потребуется покупать новый мощный GPU. Вот список провайдеров языковых моделей в облаке.

DeepSeek’s первая генерация моделей рассуждений с производительностью, сопоставимой с OpenAI-o1, включает шесть плотных моделей, дистиллированных на основе Llama и Qwen.