Ollama

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

Hositing własny LLM daje kontrolę nad danymi, modelami i wnioskowaniem – jest to praktyczna droga do sukwerenności AI dla zespołów, przedsiębiorstw i krajów.

Uruchamianie dużych modeli językowych lokalnie zapewnia prywatność, możliwość pracy offline i zerowe koszty API. Ten benchmark dokładnie pokazuje, czego można oczekiwać od 14 popularnych LLM na Ollama na karcie RTX 4080.

Ekosystem Go nadal dynamicznie się rozwija, a tymiesięczny ranking najpopularniejszych projektów jest zdominowany przez infrastrukturę agentów AI. Niniejszy przegląd analizuje najpopularniejsze repozytoria Go na GitHubie w tym miesiącu.

Open WebUI to potężna, rozszerzalna i bogata w funkcje, samodzielnie hostowana przeglądarkowa aplikacja do interakcji z dużymi modelami językowymi.

NVIDIA DGX Spark](https://www.glukhov.org/pl/hardware/ai/nvidia-dgx-spark/ “NVIDIA DGX Spark - mały superkomputer AI”) (GB10 Grace Blackwell) jest dostępny w Australii w głównych sklepach z komputerami, z miejscowym zapasem. Jeśli śledzicie ceny i dostępność DGX Spark na świecie, zainteresuje Was zapewne, że ceny w Australii wahają się od 6 249 do 7 999 AUD w zależności od konfiguracji pamięci masowej i sprzedawcy.

Cognee to framework w Pythonie do budowania grafów wiedzy z dokumentów za pomocą LLM. Ale działa on z modelami samozhostowanymi?

Pracując z dużymi modelami językowymi (LLM) w środowisku produkcyjnym, kluczowe jest uzyskiwanie ustrukturyzowanych wyjść bezpiecznych typowo.

Dwa popularne frameworki – BAML i Instructor – stosują różne podejścia do rozwiązania tego problemu.

Wybór najlepszego LLM dla Cognee wymaga zrównoważenia jakości budowania grafów, poziomu halucynacji i ograniczeń sprzętowych.
Cognee wyróżnia się w przypadku większych modeli o niskim poziomie halucynacji (32B+) poprzez Ollama, jednak opcje o średnich parametrach są odpowiednie dla prostszych konfiguracji.

Biblioteka Python Ollama zawiera obecnie natywne możliwości przeszukiwania sieci za pomocą Ollama. Wystarczy kilka linii kodu, aby wzbogacić Twoje lokalne modele LLM o bieżące informacje z sieci, co zmniejsza halucynacje i poprawia dokładność.

API wyszukiwania w internecie Ollama umożliwia wzbogacanie lokalnych modeli LLM o bieżące informacje z sieci. Ten przewodnik pokazuje, jak zaimplementować możliwości wyszukiwania w internecie w Go, od prostych wywołań API po w pełni rozbudowanych agentów wyszukiwania.

Lokalne uruchamianie LLM jest obecnie praktyczne dla deweloperów, startupów, a nawet zespołów korporacyjnych.
Ale wybór odpowiedniego narzędzia — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI lub innego — zależy od Twoich celów:

Demokratyzacja sztucznej inteligencji jest tuż przed nami. Dzięki otwartym modelom LLM takim jak Llama, Mistral i Qwen, które dorównują już modelom własnościowym, zespoły mogą budować potężną infrastrukturę AI na sprzęcie konsumenckim – drastycznie obniżając koszty, jednocześnie zachowując pełną kontrolę nad prywatnością danych i wdrożeniem.

Znalazłem pewne ciekawe testy wydajności GPT-OSS 120b działającego na Ollama na trzech różnych platformach: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, i RTX 4080. Model GPT-OSS 120b z biblioteki Ollama waży 65 GB, co oznacza, że nie mieści się w 16 GB VRAM na RTX 4080 (ani w nowszej RTX 5080).

Uruchamianie dużych modeli językowych (LLM) lokalnie staje się coraz bardziej popularne ze względu na prywatność, kontrolę kosztów i możliwości offline. Landscape zmienił się znacząco w kwietniu 2025 roku, gdy Docker wprowadził Docker Model Runner (DMR), oficjalne rozwiązanie do wdrażania modeli AI.