Ollama

Open WebUI is een krachtig, uitbreidbaar en functierijk zelfgehost webinterface voor het interactie met grote taalmodellen.

De
NVIDIA DGX Spark
(GB10 Grace Blackwell) is
nu beschikbaar in Australië
bij grote PC-afnemers met lokale voorraad.
Als je de
wereldwijde DGX Spark prijzen en beschikbaarheid
volgde, dan zul je geïnteresseerd zijn om te weten dat de Australische prijzen variëren van $6.249 tot $7.999 AUD afhankelijk van de opslagconfiguratie en de verkoper.

Cognee is een Python-framework voor het bouwen van kennisgrafieken uit documenten met behulp van LLMs. Werkt het met zelfgehoste modellen?

Bij het werken met grote taalmodellen in productie is het verkrijgen van gestructureerde, typeveilige uitvoer van kritiek belang. Twee populaire frameworks - BAML en Instructor - nemen verschillende benaderingen om dit probleem op te lossen.

Kiezen voor de Beste LLM voor Cognee vereist een balans tussen de kwaliteit van het bouwen van grafieken, hallucinatiepercentages en hardwarebeperkingen.
Cognee excelleert met grotere modellen met lage hallucinatie (32B+) via Ollama, maar middelgrote opties werken voor lichtere opzetten.

De Ollama Python-bibliotheek bevat nu native OLlama web zoekfunctie mogelijkheden. Met slechts een paar regels code kunt u uw lokale LLMs verrijken met real-time informatie van het web, waardoor hallucinaties worden verminderd en de nauwkeurigheid wordt verbeterd.

Ollama’s Web Search API laat je lokale LLMs verrijken met real-time webinformatie. Deze gids laat je zien hoe je web zoekfunctionaliteiten in Go kunt implementeren, van eenvoudige API-aanroepen tot volledig uitgeruste zoekagenten.

Lokale implementatie van LLMs is steeds populairder geworden, aangezien ontwikkelaars en organisaties betere privacy, lagere latentie en grotere controle over hun AI-infrastructuur nastreven.

De democratisering van AI is nu een feit. Met open-source LLMs zoals Llama 3, Mixtral en Qwen die nu concurreren met eigenaarmodellen, kunnen teams krachtige AI-infrastructuur op consumentenhardware bouwen - kosten verminderen terwijl volledige controle wordt behouden over gegevensprivacy en implementatie.

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).

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

Deze gids biedt een uitgebreid overzicht van beschikbare Go SDKs voor Ollama en vergelijkt hun functionaliteiten.

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

In dit bericht verkennen we twee manieren om uw 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 bij het verwerken van gestructureerde uitvoer, vooral wanneer ze worden gebruikt met frameworks zoals LangChain, OpenAI SDK, vllm en andere.

Large Language Models (LLMs) zijn krachtig, maar in productie willen we zelden vrije tekst. In plaats daarvan willen we voorspelbare data: kenmerken, feiten of gestructureerde objecten die je kunt voeden in een app. Dat is LLM Structured Output.