Ollama

Claude Code ist nicht nur Autovervollständigung mit besserem Marketing. Es ist ein agentisches Coding-Tool: Es liest Ihren Codebase, bearbeitet Dateien, führt Befehle aus und integriert sich mit Ihren Entwicklungswerkzeugen.

Ollama ist am glücklichsten, wenn es wie ein lokaler Daemon behandelt wird: Die CLI und Ihre Apps kommunizieren mit einer Loopback-HTTP-API, und der Rest des Netzwerks erfährt nie von ihrer Existenz.

Ollama funktioniert hervorragend auf Bare Metal. Es wird noch interessanter, wenn man es wie einen Service behandelt: ein stabiler Endpunkt, fixierte Versionen, persistente Speicherung und eine GPU, die entweder verfügbar ist oder eben nicht.

Das Betreiben von Ollama hinter einem Reverse-Proxy ist der einfachste Weg, HTTPS, optionale Zugriffskontrolle und ein vorhersagbares Streaming-Verhalten zu erhalten.

Wenn Sie sich mit retrieval-augmented generation (RAG) beschäftigen, führt dieser Abschnitt Sie in einfachen Worten durch Text-Embeddings – was sie sind, wie sie in Suche und Abruf passen und wie man zwei gängige lokale Setups von Python aus mit Ollama oder einer OpenAI-kompatiblen HTTP-API aufruft (wie sie von vielen llama.cpp-basierten Servern bereitgestellt werden).

Ich habe getestet, wie OpenCode mit mehreren lokal auf Ollama gehosteten LLMs funktioniert, und zum Vergleich einige kostenlose Modelle von OpenCode Zen hinzugefügt.

OpenClaw ist ein selbstgehosteter KI-Assistent, der mit lokalen LLM-Runtime-Umgebungen wie Ollama oder mit cloudbasierten Modellen wie Claude Sonnet laufen kann.

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

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

Selbstgehostete LLMs ermöglichen die Kontrolle über Daten, Modelle und Inferenz – ein praktischer Weg zur AI-Souveränität für Teams, Unternehmen und Nationen.

Die Ausführung großer Sprachmodelle lokal bietet Ihnen Privatsphäre, die Möglichkeit, offline zu arbeiten, und null API-Kosten.
Dieser Benchmark zeigt genau, was man von 14 beliebten
LLMs auf Ollama auf einem RTX 4080 erwarten kann.

Das Go-Ökosystem floriert weiterhin mit innovativen Projekten, die sich auf KI-Tools, selbstgehostete Anwendungen und Entwicklerinfrastruktur erstrecken. Diese Übersicht analysiert die Top-Trending-Go-Repositories auf GitHub diesen Monat.

Open WebUI ist eine leistungsstarke, erweiterbare und umfangreiche selbstgehostete Web-Schnittstelle zur Interaktion mit großen Sprachmodellen.

Die NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) ist in Australien bei großen PC-Händlern mit lokaler Lagerbestellung erhältlich. Wenn Sie die globalen Preise und die Verfügbarkeit des DGX Spark verfolgt haben, werden Sie wissen wollen, dass die Preise in Australien je nach Speicherkonfiguration und Händler zwischen 6.249 und 7.999 AUD liegen.

Cognee ist ein Python-Framework zur Erstellung von Wissensgraphen aus Dokumenten mithilfe von LLMs. Funktioniert es jedoch mit selbstgehosteten Modellen?

Wenn Sie mit Large Language Models in der Produktion arbeiten, ist es entscheidend, strukturierte, typensichere Ausgaben zu erhalten. Zwei beliebte Frameworks - BAML und Instructor - gehen unterschiedliche Wege, um dieses Problem zu lösen.