Ollama

Att köra stora språkmodeller (LLMs) lokalt har blivit alltmer populärt för skydd av integritet, kostnadsstyrning och möjlighet att använda modeller offline. Landskapet förändrades betydligt i april 2025 när Docker introducerade Docker Model Runner (DMR), sin officiella lösning för distribution av AI-modeller.

Den här guiden ger en omfattande översikt över tillgängliga Go SDK:er för Ollama och jämför deras funktionssätt.

Här är en jämförelse mellan Qwen3:30b och GPT-OSS:20b fokuserande på instruktionssäljning och prestandaparametrar, specifikationer och hastighet.

I detta inlägg kommer vi att utforska två sätt att ansluta din Python-applikation till Ollama: 1. Via HTTP REST API; 2. Via den officiella Ollama Python-biblioteket.

Ollama’s GPT-OSS modeller har återkommande problem med att hantera strukturerad utdata, särskilt när de används med ramverk som LangChain, OpenAI SDK, vllm och andra.

Stora språkmodeller (LLMs) är kraftfulla, men i produktion vill vi sällan ha fritt formulerade stycken. Istället vill vi ha förutsägbart data: attribut, fakta eller strukturerade objekt som du kan mata in i en app. Det är LLM Strukturerad Utdata.

Här jämför jag hur mycket VRAM den nya versionen av Ollama allokerar för modellen hur mycket VRAM den nya versionen av Ollama allokerar för modellen med den tidigare versionen av Ollama. Den nya versionen är sämre.

Ollama har snabbt blivit en av de mest populära verktygen för att köra LLM:er lokalt. Dess enkla CLI och streamlina modellhantering har gjort det till ett förfrågat alternativ för utvecklare som vill arbeta med AI-modeller utanför molnet.

Lokalt värd Ollama möjliggör att köra stora språkmodeller på din egen dator, men att använda den via kommandoraden är inte användarvänligt. Här är flera öppen källkodprojekt som tillhandahåller ChatGPT-stilgränssnitt som ansluter till en lokal Ollama.

Ett standard Ollama-verktyg har ingen direkt rerank-API, så du måste implementera reranking med Qwen3 Reranker i GO genom att generera inbäddningar för fråga-dokument-par och poängsätta dem.

I denna test jämför jag hur olika LLM:er som är värd på Ollama översätter Hugo-sidor från engelska till tyska: jämföra hur olika LLM:er värd på Ollama översätter Hugo-sida.

Den här lilla Go-kodexemplet för omrankning använder Ollama för att generera inbäddningar för frågan och för varje kandidatdokument, sedan sorterar i fallande ordning efter cosinuslikhet.

Modellerna för Qwen3 Embedding och Reranker (https://www.glukhov.org/sv/rag/embeddings/qwen3-embedding-qwen3-reranker-on-ollama/ “Qwen3 Embedding och Reranker modeller på ollama”) är de senaste lanseringarna i Qwen-familjen, specifikt utformade för avancerade textembedding-, återvinning- och omrankningstjänster.

Hur påverkar PCIe-laner LLM-prestanda? Beroende på uppgiften. För träning och fler-GPU-inferens – prestandaförändringen är betydande.

I Ollama modellbiblioteket finns det modeller som kan konvertera HTML-innehåll till Markdown, vilket är användbart för innehållskonverteringsuppgifter. Den här guiden är en del av vår Dokumentationsverktyg 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Skrivningsflöden hub.

Listar här några AI-assisterade kodverktyg och AI-kodassistenter och deras bra sidor.