AI

Этот гайд предоставляет всесторонний обзор доступных Go SDK для Ollama и сравнивает их функциональные возможности.

Ниже приведено сравнение Qwen3:30b и GPT-OSS:20b с акцентом на следовании инструкциям и параметрах производительности, спецификациях и скорости.

Модели GPT-OSS от Ollama (https://www.glukhov.org/ru/llm-performance/ollama/ollama-gpt-oss-structured-output-issues/ “Ollama GPT-OSS”) постоянно сталкиваются с проблемами при работе со структурированным выводом, особенно при использовании с фреймворками вроде LangChain, OpenAI SDK, vllm и другими.

Большие языковые модели (LLM) являются мощным инструментом, однако в производственных условиях мы редко хотим получать свободные текстовые абзацы. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно использовать в приложении. Это и есть Структурированный вывод LLM.

Здесь я сравниваю, сколько VRAM новая версия Ollama выделяет для модели по сравнению с предыдущей версией. Новая версия работает хуже.

Ollama быстро стал одним из самых популярных инструментов для запуска локальных моделей большого языка (LLM). Его простой интерфейс командной строки и упрощенное управление моделями сделали его предпочтительным вариантом для разработчиков, которые хотят работать с моделями ИИ вне облака.

Локально размещённый Ollama позволяет запускать большие языковые модели на вашем собственном устройстве, но использование его через командную строку не очень удобно. Вот несколько открытых проектов, которые предоставляют интерфейсы в стиле ChatGPT, подключающиеся к локальному Ollama.

Недавно в письме Pragmatic Engineer были опубликованы статистические данные опроса о популярности языков программирования, IDE, инструментов ИИ и других данных на середину 2025 года.

Nvidia вот-вот выпустит NVIDIA DGX Spark — компактный ИИ-суперкомпьютер на архитектуре Blackwell с более чем 128 ГБ объединенной памяти и производительностью 1 ПФЛОПС для задач искусственного интеллекта. Отличное устройство для запуска больших языковых моделей (LLM).

Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для пересчета рангов (rerank), вам потребуется реализовать пересчет рангов с использованием Qwen3 Reranker на GO путем генерации эмбеддингов для пар «запрос-документ» и их оценки.

Однажды холодным июльским зимним днем в Австралии… я почувствовал срочную необходимость обучить модель ИИ для обнаружения не заглушенных арматурных стержней из бетона…

В этом тесте я сравниваю, как разные ЛЛМ, размещенные на Ollama, переводят страницы Hugo на английском языке на немецкий.

Этот небольшой пример кода на Go для пересортировки вызывает Ollama для генерации эмбеддингов для запроса и для каждого кандидата-документа, затем сортирует их по убыванию косинусного сходства.

Как количество PCIe-полос влияет на производительность LLM? Зависит от задачи. Для обучения и многопроцессорной инференции - значительное падение производительности.

В библиотеке моделей Ollama есть модели, способные конвертировать HTML-контент в Markdown, что полезно для задач преобразования контента. Это руководство является частью нашего Инструменты документации в 2026: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.

• Поиск лучше всего подходит для быстрого получения простой информации с использованием ключевых слов.
• Глубокий поиск превосходит в понимании контекста и намерений, предоставляя более релевантные и полные результаты для сложных запросов.