Ollama

OpenClaw är en självvärdd AI-assistent som är utformad för att köras med lokala LLM-körningar som Ollama eller med molnbaserade modeller som Claude Sonnet.

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

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.

Self-hosting av LLM:er håller data, modeller och inferens under din kontroll – en praktisk väg till AI-soveränitet för team, företag och nationer.

Att köra stora språkmodeller lokalt ger dig integritet, möjlighet att använda dem offline och noll kostnader för API:er. Detta benchmark visar exakt vad man kan förvänta sig från 14 populära LLMs på Ollama på en RTX 4080.

Go-ekosystemet fortsätter att blomstra med innovativa projekt inom AI-verktyg, självvärddade program och utvecklareinfrastruktur. Den här översikten analyserar de topp 100 populära Go-repositorier på GitHub denna månad.

Öppna WebUI är ett kraftfullt, utökligt och funktionstomt självvärddat webbgränssnitt för att interagera med stora språkmodeller.

The
NVIDIA DGX Spark
(GB10 Grace Blackwell) är nu
tillgänglig i Australien
hos stora PC-handlare med lokalt lager.
Om du följt med i
global DGX Spark-priser och tillgänglighet,
så kommer du att vara intresserad att veta att australiska priser ligger mellan 6 249 till 7 999 AUD beroende på lagringskonfiguration och handlare.

Cognee är en Pythonramverk för att bygga kunskapsgrafer från dokument med hjälp av LLMs. Men fungerar det med självvärdbaserade modeller?

När du arbetar med stora språkmodeller i produktion är det kritiskt att få strukturerade, typsäkra utdata. Två populära ramverk – BAML och Instructor – använder olika metoder för att lösa detta problem.

Välj den Bästa LLM för Cognee kräver att balansera kvaliteten på grafbygge, hallucinationsfrekvens och hårdvarukonster. Cognee presterar bäst med större, låg-hallucination modeller (32B+) via Ollama men medelstorleksalternativ fungerar för lättare konfigurationer.

Ollamas Python-bibliotek inkluderar nu inbyggda OLlama web search-funktioner. Med bara några rader kod kan du komplettera dina lokala LLMs med realtidssökningar på webben, vilket minskar hallucinationer och förbättrar noggrannheten.

Ollamas webbsöknings-API låter dig komplettera lokala LLMs med realtidsinformation från webben. Den här guiden visar hur du implementerar webbsökningsfunktioner i Go, från enkla API-anrop till fullständiga sökningsagenter.

Köra LLM:er lokalt är nu praktiskt för utvecklare, startups och även enterprise-teams.
Men att välja rätt verktyg – Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI eller andra – beror på dina mål:

Demokratiseringen av AI är här. Med öppna källkods-LLMs som Llama 3, Mixtral och Qwen som nu konkurrerar med proprietära modeller kan team bygga kraftfull AI-infrastruktur med konsumenthårdvara - sänka kostnader samtidigt som full kontroll bibehålls över datasekretess och distribution.

Jag hittade några intressanta prestandatest av GPT-OSS 120b som kör på Ollama över tre olika plattformar: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, och RTX 4080. GPT-OSS 120b-modellen från Ollama-biblioteket väger 65 GB, vilket innebär att den inte passar in i den 16 GB VRAM som finns på en RTX 4080 (eller den nyare RTX 5080).