LLM Hosting

Self-hosting av LLM:er håller data, modeller och inferens under din kontroll – en praktisk väg till AI-soveränitet för grupper, företag och nationer.

Öppna WebUI är ett kraftfullt, utökligt och funktionstomt självvärddat webbgränssnitt för att interagera med stora språkmodeller.

vLLM är en höggenomströmnings, minneseffektiv inferens- och serveringsmotor för stora språkmodeller (LLMs) utvecklad av UC Berkeley’s Sky Computing Lab.

Välj den Bästa LLM för Cognee kräver att balansera kvaliteten på grafbygge, hallucinationsfrekvens och hårdvarukonster. Cognee presterar bäst med större, låg-hallucination modeller (32B+) via Ollama men medelstorleksalternativ fungerar för lättare konfigurationer.

Lokal distribution av LLMs har blivit allt mer populär när utvecklare och organisationer söker förbättrad integritet, minskad latens och större kontroll över sin AI-infrastruktur.

Konfigurera kontextstorlek i Docker Model Runner är mer komplex än det borde vara.

Docker Model Runner är Docks officiella verktyg för att köra AI-modeller lokalt, men aktivera NVidia GPU-acceleration i Docker Model Runner kräver specifik konfiguration.

Docker Model Runner (DMR) är Docks officiella lösning för att köra AI-modeller lokalt, introducerad i april 2025. Den här cheatsheten ger en snabb referens för alla viktiga kommandon, konfigurationer och bästa praxis.

Att köra stora språkmodeller (LLMs) lokalt har blivit allt mer populärt för skydd av integritet, kostnadskontroll och möjlighet att använda modeller offline. Landskapsbilden förändrades markant i april 2025 när Docker introducerade Docker Model Runner (DMR), sin officiella lösning för distribution av AI-modeller.

Den här guiden ger en omfattande översikt över tillgängliga Go SDK:er för Ollama och jämför deras funktionssätt.

I detta inlägg kommer vi att utforska två sätt att ansluta din Python-applikation till Ollama: 1. Via HTTP REST API; 2. Via den officiella Ollama Python-biblioteket.

Ollama har snabbt blivit en av de mest populära verktygen för att köra LLM:er lokalt. Dess enkla CLI och streamlina modellhantering har gjort det till ett förfrågat alternativ för utvecklare som vill arbeta med AI-modeller utanför molnet.

Lokalt värd Ollama möjliggör att köra stora språkmodeller på din egen dator, men att använda den via kommandoraden är inte användarvänligt. Här är flera öppen källkodprojekt som tillhandahåller ChatGPT-stilgränssnitt som ansluter till en lokal Ollama.

I denna test jämför jag hur olika LLM:er som är värd på Ollama översätter Hugo-sidor från engelska till tyska: jämföra hur olika LLM:er värd på Ollama översätter Hugo-sida.

Användning av LLM:er är inte särskilt kostsam, det kan inte behövas köpa nya fantastiska GPU:er. Här är en lista över LLM-leverantörer i molnet med LLM:er de värdar.

DeepSeek’s första generation av resonemodeller med jämförbar prestanda med OpenAI-o1, inklusive sex tätmodeller distillerade från DeepSeek-R1 baserade på Llama och Qwen.