Vergelijk Docker Model Runner en Ollama voor lokale LLM
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.
Integreer Ollama met Go: SDK-gids, voorbeelden en productiebest practices.
Deze gids biedt een uitgebreid overzicht van beschikbare Go SDKs voor Ollama en vergelijkt hun functionaliteiten.
Vergelijking van snelheid, parameters en prestaties van deze twee modellen
Hier is een vergelijking tussen Qwen3:30b en GPT-OSS:20b
met aandacht voor instructievolgzaamheid en prestatieparameters, specificaties en snelheid.
+ Specifieke Voorbeelden Met Denkende LLMs
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.
Niet erg aangenaam.
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.
Een paar manieren om gestructureerde uitvoer te krijgen van Ollama
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.
Mijn eigen test van ollama model planning
Hier vergelijk ik hoeveel VRAM de nieuwe versie van Ollama toewijst aan het model hoeveel VRAM nieuwe versie van Ollama toewijst aan het model met de vorige Ollama-versie. De nieuwe versie is erger.
Mijn visie op de huidige staat van Ollama-ontwikkeling
Ollama is snel geworden tot een van de meest populaire tools om LLMs lokaal uit te voeren. Zijn eenvoudige CLI en gestroomlijnde modelbeheer hebben het tot de favoriete keuze gemaakt voor ontwikkelaars die willen werken met AI-modellen buiten de cloud.
Korte overzicht van de meest opvallende UI's voor Ollama in 2025
Locally geïnstalleerde Ollama maakt het mogelijk om grote taalmodellen op je eigen computer te draaien, maar het gebruik ervan via de opdrachtnaam is niet gebruikersvriendelijk. Hieronder vind je verschillende open-source projecten die ChatGPT-stijl interfaces bieden die verbinding maken met een lokale Ollama.
RAG implementeren? Hier zijn enkele Go-codefragmenten - 2...
Aangezien standaard Ollama geen directe rerank API heeft, zal je herordenen met Qwen3 Reranker in GO moeten implementeren door embeddings te genereren voor query-documentparen en deze te scoren.
qwen3 8b, 14b en 30b, devstral 24b, mistral small 24b
In deze test ben ik aan het vergelijken hoe verschillende LLMs die op Ollama worden gehost de Hugo-pagina vertalen van Engels naar Duits.
RAG implementeren? Hier zijn enkele codefragmenten in Golang.
Dit kleine Reranking Go codevoorbeeld roept Ollama aan om embeddings te genereren voor de query en voor elk kandidaatdocument, en vervolgens sorteren in dalende volgorde op cosinus-afstand.
Nieuwe geweldige LLMs beschikbaar in Ollama
De Qwen3 Embedding en Reranker modellen zijn de nieuwste uitgaven in de Qwen-familie, specifiek ontworpen voor geavanceerde tekst-embedding, ophalen en herordenen taken.
Denkt u aan het installeren van een tweede GPU voor LLMs?
Hoe beïnvloeden PCIe-lanes de prestaties van LLMs? Afhangend van de taak. Voor training en meervoudige GPU-inferentie - is de prestatievermindering aanzienlijk.
LLM om tekst te extraheren uit HTML...
In de Ollama modellenbibliotheek zijn er modellen die in staat zijn HTML-inhoud om te zetten in Markdown, wat handig is voor inhoudsconversietaken. Deze gids is onderdeel van onze Documentatie Tools in 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Printing Workflows hub.
Cursor AI versus GitHub Copilot versus Cline AI versus...
Hier vindt u een overzicht van enkele AI-gestuurde programmeringstools en hun vooruitvoordelen:
