Ollama mit Go integrieren: SDK-Anleitung, Beispiele und bewährte Methoden für die Produktion.
Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Überblick über die verfügbaren Go SDKs für Ollama und vergleicht ihre Funktionsumfänge.
Vergleich der Geschwindigkeit, Parameter und Leistung dieser beiden Modelle
Hier ist ein Vergleich zwischen Qwen3:30b und GPT-OSS:20b
mit Fokus auf Befehlsfolge und Leistungsparameter, Spezifikationen und Geschwindigkeit.
Nicht sehr nett.
Ollama’s GPT-OSS-Modelle haben wiederkehrende Probleme bei der Verarbeitung strukturierter Ausgaben, insbesondere wenn sie mit Frameworks wie LangChain, OpenAI SDK, vllm und anderen verwendet werden.
Einige Möglichkeiten, um strukturierte Ausgaben von Ollama zu erhalten
Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsfähig, aber in der Produktion wollen wir selten frei formulierte Absätze. Stattdessen wollen wir vorhersehbare Daten: Attribute, Fakten oder strukturierte Objekte, die Sie in eine Anwendung einspeisen können. Das ist LLM-Strukturierte Ausgabe.
Meine eigene Testung der ollama-Modellplanung
Hier vergleiche ich, wie viel VRAM die neue Version von Ollama für das Modell allokiert wie viel VRAM neue Version von Ollama für das Modell allokiert
im Vergleich zur vorherigen Ollama-Version. Die neue Version ist schlechter.
Meine Sicht auf den aktuellen Stand der Ollama-Entwicklung
Ollama hat sich schnell zu einem der beliebtesten Tools zur lokalen Ausführung von LLMs entwickelt. Seine einfache CLI und die nahtlose Modellverwaltung haben es zu einer bevorzugten Option für Entwickler gemacht, die mit AI-Modellen außerhalb der Cloud arbeiten möchten.
Schneller Überblick über die wichtigsten UIs für Ollama im Jahr 2025
Locally gehostete Ollama ermöglicht es, große Sprachmodelle auf Ihrem eigenen Gerät auszuführen, aber die Verwendung über die Befehlszeile ist nicht benutzerfreundlich. Hier sind mehrere Open-Source-Projekte, die ChatGPT-ähnliche Schnittstellen bereitstellen, die mit einer lokalen Ollama verbunden sind.
Vergleich von Software-Engineering-Tools und -Sprachen
Der Pragmatic Engineer Newsletter veröffentlichte vor einigen Tagen Umfragedaten zur Beliebtheit von Programmiersprachen, IDEs, AI-Tools und anderen Daten für die Mitte des Jahres 2025.
Im Juli 2025 sollte es bald verfügbar sein
Nvidia steht kurz vor der Veröffentlichung von NVIDIA DGX Spark - einem kleinen AI-Supercomputer auf Blackwell-Architektur mit 128+GB einheitlichem RAM und 1 PFLOPS AI-Leistung. Eine schöne Vorrichtung, um LLMs auszuführen.
RAG umsetzen? Hier sind einige Go-Code-Beispiele – 2...
Da das standardmäßige Ollama keinen direkten Rerank-API-Anschluss hat, müssen Sie Reranking mit Qwen3 Reranker in GO implementieren, indem Sie Embeddings für Abfrage-Dokument-Paare generieren und sie bewerten.
Vor einiger Zeit habe ich eine Objekterkennungs-KI trainiert
An einem kalten Wintertag im Juli… das ist in Australien… verspürte ich ein dringendes Bedürfnis, ein KI-Modell zum Erkennen von unverkapselten Stahlbewehrungsstäben zu trainieren…
qwen3 8b, 14b und 30b, devstral 24b, mistral small 24b
In diesem Test vergleiche ich, wie verschiedene LLMs, die auf Ollama gehostet werden, Hugo- Seiten von englisch auf deutsch übersetzen.
RAG umsetzen? Hier sind einige Codeausschnitte in Golang.
Dieses kleine Reranking Go-Codebeispiel ruft Ollama auf, um Embeddings zu generieren für die Abfrage und für jede Kandidatendokumente, dann Sortieren nach absteigender Kosinusähnlichkeit.
Überlegen Sie, eine zweite GPU für LLMs zu installieren?
Wie PCIe-Lanes die Leistung von LLMs beeinflussen? Je nach Aufgabe. Bei Training und Multi-GPU- Inferenz ist der Leistungsverlust erheblich.
„LLM zum Extrahieren von Text aus HTML…“
Im Ollama-Modell-Repository gibt es Modelle, die in der Lage sind, HTML-Inhalt in Markdown umzuwandeln, was für Aufgaben der Inhaltskonvertierung nützlich ist. Dieser Leitfaden ist Teil unseres Hubs Dokumentations-Tools 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Druckworkflows.
Wie unterschiedlich sind sie?
