Ollama

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

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.

Self-hosting av LLM:er behåller data, modeller och inferens under din kontroll - en praktisk väg till AI-soveränitet för grupper, företag och länder. Här: vad soverän AI är, vilka aspekter och metoder som används för att bygga den, hur LLM-self-hosting passar in, och hur länder hanterar utmaningen.

Körning av stora språkmodeller lokalt ger dig integritet, möjlighet att använda dem offline och noll kostnader för API:er. Detta benchmark visar exakt vad man kan förvänta sig från 9 populära LLMs på Ollama på en RTX 4080.

Go-ekosystemet fortsätter att blomstra med innovativa projekt inom AI-verktyg, självvärddade program och utvecklareinfrastruktur. Den här översikten analyserar de topp 100 populära Go-repositorier på GitHub denna månad.

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

The
NVIDIA DGX Spark
(GB10 Grace Blackwell) är nu
tillgänglig i Australien
hos stora PC-handlare med lokalt lager.
Om du följt med i
global DGX Spark-priser och tillgänglighet,
så kommer du att vara intresserad att veta att australiska priser ligger mellan 6 249 till 7 999 AUD beroende på lagringskonfiguration och handlare.

Cognee är en Pythonramverk för att bygga kunskapsgrafik från dokument med hjälp av LLMs. Men fungerar det med självvärddade modeller?

När du arbetar med stora språkmodeller i produktion är det kritiskt att få strukturerade, typsäkra utdata. Två populära ramverk – BAML och Instructor – använder olika metoder för att lösa detta problem.

Välj den Bästa LLM för Cognee kräver balans mellan kvaliteten på grafbyggnad, hallucinationsfrekvens och hårdvarabegränsningar. Cognee presterar bäst med större modeller med låg hallucination (32B+) via Ollama men medelstora alternativ fungerar för lättare konfigurationer.

Ollamas Python-bibliotek inkluderar nu inbyggda OLlama web search-funktioner. Med bara några rader kod kan du komplettera dina lokala LLMs med realtidssökningar på webben, vilket minskar hallucinationer och förbättrar noggrannheten.

Ollamas webbsöknings-API låter dig komplettera lokala LLMs med realtidsinformation från webben. Den här guiden visar hur du implementerar webbsökningsfunktioner i Go, från enkla API-anrop till fullständiga sökningsagenter.

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

Demokratiseringen av AI är här. Med öppna källkods-LLMs som Llama 3, Mixtral och Qwen som nu konkurrerar med proprietära modeller kan team bygga kraftfull AI-infrastruktur med konsumenthårdvara - sänka kostnader samtidigt som full kontroll bibehålls över datasekretess och distribution.

Jag grävde fram några intressanta prestandatester av GPT-OSS 120b som körs på Ollama över tre olika plattformar: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio och RTX 4080. GPT-OSS 120b-modellen från Ollama-biblioteket väger 65GB, vilket innebär att den inte passar i de 16GB VRAM som finns i en RTX 4080 (eller den nyare RTX 5080).

Körning av stora språkmodeller (LLMs) lokalt har blivit alltmer populärt för integritet, kostnadskontroll och offline-funktioner. Landskapet förändrades betydligt i april 2025 när Docker introducerade Docker Model Runner (DMR), deras officiella lösning för AI-modelldistribution.