LLM

FLUX.1-dev is een krachtig tekst-naar-afbeelding model dat indrukwekkende resultaten produceert, maar zijn geheugengebruik van 24GB+ maakt het lastig om te draaien op veel systemen. GGUF-quantisatie van FLUX.1-dev biedt een oplossing, met een verminderings van het geheugengebruik met ongeveer 50% terwijl de afbeeldingskwaliteit goed behouden blijft.

Het instellen van contextgrootte in Docker Model Runner is complexer dan het zou moeten zijn.

Black Forest Labs heeft FLUX.1-Kontext-dev, een geavanceerd beeld-naar-beeld AI-model dat bestaande beelden verrijkt met behulp van tekstinstructies, vrijgegeven.

Docker Model Runner is Docker’s officiële tool om AI-modellen lokaal uit te voeren, maar NVIDIA GPU-acceleratie inschakelen in Docker Model Runner vereist specifieke configuratie.

Tokenoptimalisatie is de kritieke vaardigheid die het verschil maakt tussen kostenefficiënte LLM-toepassingen en kostbare experimenten.

Ik vond enkele interessante prestatietests van GPT-OSS 120b die draaien op Ollama over drie verschillende platforms: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, en RTX 4080. De GPT-OSS 120b model uit de Ollama bibliotheek weegt 65 GB, wat betekent dat het niet past in de 16 GB VRAM van een RTX 4080 (of de nieuwere RTX 5080).

De Model Context Protocol (MCP) is revolutionair voor de manier waarop AI-assistenten met externe gegevensbronnen en tools interacteren. In deze gids bespreken we hoe je MCP-servers in Python kunt bouwen, met voorbeelden gericht op webzoekfuncties en web scraping.

HTML naar Markdown converteren is een fundamentele taak in moderne ontwikkelingsworkflows, vooral wanneer je webinhoud voor Large Language Models (LLMs), documentatiesystemen of statische sitegeneratoren zoals Hugo voorbereidt. Deze gids is onderdeel van onze Documentatie-tools in 2026: Markdown, LaTeX, PDF en printworkflows hub.

Docker Model Runner (DMR) is de officiële oplossing van Docker voor het lokaal uitvoeren van AI-modellen, geïntroduceerd in april 2025. Deze cheatsheet biedt een snelle verwijzing naar alle essentiële opdrachten, configuraties en beste praktijken.

Het uitvoeren van grote taalmodellen (LLMs) lokaal is steeds populairder geworden vanwege privacy, kostcontrole en offlinefunctionaliteiten. Het landschap is aanzienlijk veranderd in april 2025 toen Docker Docker Model Runner (DMR) introduceerde, hun officiële oplossing voor AI-modellering.

De toekomst van AI is niet alleen over slimme modellen - het gaat om slimme silicium.

Specialistische hardware voor LLM-inferentie trekt een revolutie aan die vergelijkbaar is met de overgang van Bitcoin-mining naar ASICs.

NVIDIA DGX Spark is real, op de markt beschikbaar 15 oktober 2025, en gericht op CUDA-ontwikkelaars die lokale LLM werkzaamheden willen uitvoeren met een geïntegreerde NVIDIA AI stack. US MSRP $3.999; UK/DE/JP retail is hoger vanwege btw en distributie. AUD/KRW openbare stickerprijzen zijn nog niet algemeen gepubliceerd.

Hier is een vergelijking tussen Qwen3:30b en GPT-OSS:20b
met aandacht voor instructievolgzaamheid en prestatieparameters, specificaties en snelheid.

In dit bericht gaan we twee manieren bespreken om je Python-toepassing te verbinden met Ollama: 1. Via de HTTP REST API; 2. Via de officiële Ollama Python-bibliotheek.

Ollama’s GPT-OSS modellen hebben herhalende problemen met het verwerken van gestructureerde uitvoer, vooral wanneer ze worden gebruikt met frameworks zoals LangChain, OpenAI SDK, vllm en anderen.

Hier is een zij-aan-zij vergelijking van de ondersteuning voor gestructureerde uitvoer (het verkrijgen van betrouwbare JSON) bij populaire LLM-aanbieders, plus minimale Python-voorbeelden