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このガイドでは、利用可能な Go SDK for Ollama の包括的な概要を提供し、それらの機能セットを比較します。

ここに Qwen3:30b と GPT-OSS:20b の比較を示します。インストラクションに従う能力とパフォーマンスパラメータ、仕様、速度に焦点を当てています：

以下は、提供されたHugoページコンテンツの日本語への翻訳です。すべてのHugoショートコード、技術要素、構造を維持しつつ、日本語の文法、文体、表記規則に従って翻訳を行いました。

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Write.as / WriteFreelyに関する簡単な情報 – どのようにfediverseに適合するか、管理ホスティングの入手先、使用傾向、およびセルフホスト方法（コストの概算も含む）について。

この投稿では、PythonアプリケーションをOllamaに接続する方法について2つの方法を紹介します。1つ目はHTTP REST APIを介して、2つ目は公式のOllama Pythonライブラリを介して行います。

Proxmox Virtual Environment (Proxmox VE) は、Debian 上に構築されたオープンソースのタイプ1ハイパバーリザーバーおよびデータセンターのオーケストレーションプラットフォームです。

またまた、LLM（大規模言語モデル）に特に、AI全般に適した上位レベルの消費者向けGPUの価格を比較してみましょう。具体的には、以下を確認しています。

RTX-5080およびRTX-5090の価格
価格はわずかに下がっています。

OllamaのGPT-OSSモデルは、特にLangChainやOpenAI SDK、vllmなどのフレームワークと併用する際、構造化された出力の処理に繰り返し問題を抱えています。

大規模言語モデル（LLM） は強力ですが、実運用では自由な形式の段落はほとんど使いません。 代わりに、予測可能なデータ：属性、事実、またはアプリにフィードできる構造化されたオブジェクトを望みます。 それはLLM構造化出力です。

KDE Plasmaファンにとって、2つのLinuxディストリビューションがよく議論の対象になります：
Kubuntu と KDE Neon。
どちらも似ているように見えるかもしれません。どちらもKDE Plasmaをデフォルトのデスクトップとして搭載し、どちらもUbuntuをベースにし、どちらも新規ユーザーに親しみやすいです。

ここでは、新しいバージョンのOllamaがモデルに対してどのくらいのVRAMを割り当てているかについて、Ollama VRAM割り当てと以前のOllamaバージョンを比較しています。新しいバージョンは、実際には以前のバージョンよりも劣っています。

このガイドでは、Ubuntu サーバーでの静的IPアドレスの変更の手順をステップバイステップで説明します。

Ollama は、LLMをローカルで実行するためのツールとして非常に人気を博しています。
シンプルなCLIとスムーズなモデル管理により、クラウド外でAIモデルに取り組む開発者にとっての定番オプションとなっています。
しかし、多くの有望なプラットフォームと同様に、すでに Enshittification の兆候が見られるようになってきています。

Mumble は、主にリアルタイムの音声通話を目的とした、無料でオープンソースのVoIP（Voice over IP）アプリケーションです。クライアント-サーバーのアーキテクチャを使用しており、ユーザーは共有サーバーに接続してお互いに話すことができます。

ローカルにホストされた Ollama は、自分のマシンで大規模な言語モデルを実行できるが、コマンドラインで使用するのはユーザーにとって使いにくい。
以下は、ローカルの Ollama に接続する ChatGPT スタイルのインターフェース を提供するいくつかのオープンソースプロジェクトである。

GPU負荷監視アプリケーション: nvidia-smi vs nvtop vs nvitop vs KDE plasma systemmonitor.