Self-Hosting

Oh My Opencode gör OpenCode till en multi-agent kodningsplattform: en orkestrator delegerar arbete till specialiserade agenter som kör parallellt.

Jag har testat hur OpenCode fungerar med flera lokalt värdade LLM från Ollama och llama.cpp, och för jämförelse har jag även inkluderat några gratismodeller från OpenCode Zen.

Det största kapacitetsspranget i OpenCode kommer från specialiserade agenter: en medveten separering av orkestrering, planering, exekvering och forskning.

OpenHands är en öppen källkodsplattform som är modellagnostisk för AI-drivna agenter för mjukvaruutveckling. Den låter en agent bete sig mer som en kodpartner än ett enkelt verktyg för automatisk komplettering.

LocalAI är en självhostad, lokal-först inferensserver designad för att bete sig som en drop-in OpenAI API för att köra AI-arbetsbelastningar på din egen hårdvara (bärbar dator, arbetsstation eller on-prem-server).

LLM-inferens ser ut som “en API till” – fram till dess att latens toppar, köer backar upp och dina GPU:er sitter på 95 % minnesanvändning utan någon uppenbar förklaring.

OpenClaw är en självhyst AI-assistant designad för att köras med lokala LLM-runtime som Ollama eller med molnbaserade modeller som Claude Sonnet.

AWS S3 är fortfarande den “standard” som används som bas för objektlagring: det är fullt hanterat, starkt konsistent och utformat för extremt hög hållbarhet och tillgänglighet.
Garage och MinIO är självvärdbar, S3-kompatibel alternativ: Garage är utformad för lättviktiga, geodistribuerade små- till medelstora kluster, medan MinIO betonar bred S3 API-funktionsskydd och hög prestanda i större distributioner.

Garage är en öppen källkod, självvärdbar, S3-kompatibel objektlagringssystem som är utformad för små- till medelstorleksdistributioner, med ett starkt fokus på hållbarhet och geografisk distribution.

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.

Idag tittar vi på de högsta nivåerna av konsumentspelkort och RAM-moduler. Specifikt tittar jag på RTX-5080 och RTX-5090-priser, och 32GB (2x16GB) DDR5 6000.

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

vLLM är en högflödes- och minneseffektiv inferens- och serveringmotor för stora språkmotorer (LLM) som utvecklats av UC Berkeleys Sky Computing Lab.