llama.cpp a Ollama w 2026 r.: który runtime powinien wybrać?

llama.cpp a Ollama w 2026 r.: który runtime powinien wybrać?

„Gdy llama-server wyprzedza Ollamę”

Ollama i llama.cpp są często porównywane tak, jakby były rywalizującymi silnikami inferencji. Rzeczywisty wybór polega na decyzji między zarządzaną usługą modeli a zestawem narzędzi, który obsługujesz bezpośrednio.

KV Cache na GPU z 16 GB pamięci: jak realnie zmieścić długi kontekst

KV Cache na GPU z 16 GB pamięci: jak realnie zmieścić długi kontekst

Dlaczego kontekst 128K zawodzi na 16 GB

Model może reklamować okno kontekstowe 128K i mimo to zawiedzie przy 40K tokenach na karcie GPU 16 GB. Architektoniczny limit nigdy nie gwarantował, że wagi, cache KV, bufora obliczeniowe i kompozytor pulpitu zmieszczą się jednocześnie na Twojej karcie.

Co po LLM? Mamba, difuzja i modele świata

Co po LLM? Mamba, difuzja i modele świata

Co nadejdzie po LLM-ach? Era post-transformerowa.

Hype wokół AI podąża za pewnym rytmem: mniej więcej co trzy lata architektura, na którą wszyscy stawiają, zostaje wypierana przez coś nowszego. Kolejna zmiana już kształtuje się w laboratoriach badawczych.

Umiejętności agenta a serwery MCP: ramy decyzyjne

Umiejętności agenta a serwery MCP: ramy decyzyjne

Umiejętność, serwer MCP czy jedno i drugie?

Umiejętności agenta i serwery MCP są często przedstawiane jako rywalizujące ze sobą sposoby rozszerzania możliwości agenta AI. To ujęcie jest błędne: umiejętność uczy agenta, jak pracować, podczas gdy serwer MCP daje mu kontrolowany dostęp do żywych funkcjonalności.

Grawitacja danych: prawdziwy koszt AI-first

Grawitacja danych: prawdziwy koszt AI-first

Dlaczego Twoje AI stacki stają się coraz trudniejsze do zmiany co miesiąc.

Każde wywołanie API sprawia wrażenie prostej transakcji – dopóki nie zgromadzi się ich wystarczająco dużo, aby Twoje dane do fine-tuning, narzędzia do ewaluacji oraz schematy narzędzi nie zostały ukształtowane wokół jednego dostawcy, a zmiana nie przestała być jedynie zmianą routingu.

Claude Code Subagenci: konfiguracja, ustawienia i przypadki użycia

Claude Code Subagenci: konfiguracja, ustawienia i przypadki użycia

Deleguj hałaśliwe zadania, utrzymuj czysty kontekst.

Większość sesji w Claude Code spowalnia i staje się nieczytelna z tego samego powodu: każde eksploracyjne użycie grep, każdy zrzut logów oraz każde „sprawdzę jeszcze jeden plik” pozostaje w głównej konwersacji na stałe.

Ollama to vLLM: kiedy migrować serwer lokalnych modeli LLM

Ollama to vLLM: kiedy migrować serwer lokalnych modeli LLM

Kiedy przejść z Ollamy na vLLM

Ollama to jeden z najprostszych sposobów na uruchomienie lokalnego modelu językowego, jednak wygoda może ukrywać moment, w którym lokalny eksperyment staje się współdzieloną usługą inferencyjną wymagającą lepszego planowania zadań i obserwowalności.

Utrzymywanie spójności specyfikacji, testów i kodu w procesie rozwoju AI

Utrzymywanie spójności specyfikacji, testów i kodu w procesie rozwoju AI

Zapobiegaj odchyleniom agentów AI od specyfikacji, testów i kodu.

Agenci kodujący z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) szybkodostarczają funkcje, ale specyfikacje, testy i kod cicho się od siebie oddalają. Ten przewodnik omawia model śledzenia (traceability), mapowanie specyfikacji na testy oraz kodu, a także sprawdzenia CI, które wychwytują rozbieżności przed scaleniem (merge).

Syncthing File Sync dla samodzielnie hostowanych systemów wiedzy

Syncthing File Sync dla samodzielnie hostowanych systemów wiedzy

Przesyłanie danych lokalnych w trybie prywatnym

Syncthing synchronizuje pliki między urządzeniami, które kontrolujesz, co czyni go jednym z najbardziej praktycznych narzędzi w infrastrukturze samohostowanej wiedzy, pozwalającej uniknąć zależności od usług chmurowych.

Subskrybuj

Otrzymuj nowe wpisy o systemach, infrastrukturze i inżynierii AI.