Ollama

本指南全面概述了可用于 Ollama 的 Go SDK，并比较了它们的功能集。

以下是 Qwen3:30b 和 GPT-OSS:20b 的比较，重点聚焦于指令遵循和性能参数、规格和速度：

在本文中，我们将探讨两种连接您的 Python 应用程序到 Ollama 的方法：1. 通过 HTTP REST API；2. 通过 官方 Ollama Python 库。

Ollama的GPT-OSS模型在处理结构化输出时经常出现问题，尤其是在与LangChain、OpenAI SDK、vllm等框架一起使用时。

大型语言模型（LLMs） 功能强大，但在生产环境中，我们很少希望得到自由形式的段落。 相反，我们希望获得可预测的数据：属性、事实或可以输入到应用程序中的结构化对象。 这就是LLM结构化输出。

在这里，我比较了新版本 Ollama 为模型分配的 VRAM 量与旧版本 Ollama 的情况。新版本表现更差。

Ollama 已经迅速成为在本地运行大型语言模型（LLMs）最受欢迎的工具之一。
其简单的命令行界面（CLI）和流畅的模型管理功能，使其成为希望在云之外使用 AI 模型的开发人员的首选。
但与许多有前景的平台一样，已经出现了 Enshittification 的迹象：

本地托管的 Ollama 允许你在自己的机器上运行大型语言模型，但通过命令行使用它并不友好。
以下是几个提供 ChatGPT风格界面 的开源项目，它们可以连接到本地的 Ollama。

由于标准 Ollama 没有直接的重排序 API，
您需要通过生成查询-文档对的嵌入向量并对其进行评分来实现 使用 Qwen3 重排序器在 GO 中进行重排序。

在这项测试中，我正在比较不同LLMs在Ollama上如何将Hugo页面从英语翻译成德语。

我测试的三页内容涉及不同主题，其中包含一些结构良好的markdown内容：标题、列表、表格、链接等。

这个小的 Go代码示例重新排序调用Ollama生成嵌入 用于查询和每个候选文档， 然后按余弦相似度降序排序。

Qwen3 Embedding 和 Reranker 模型 是 Qwen 系列的最新发布，专为高级文本嵌入、检索和重排序任务而设计。

如何PCIe通道影响大语言模型性能？

这取决于具体任务。对于训练和多GPU推理，性能下降非常明显。

在 Ollama 模型库中，有一些模型可以 将 HTML 内容转换为 Markdown，这对内容转换任务非常有用。

以下是一些AI辅助编码工具及其优点的列表。

随着技术的发展，这些工具已经取得了显著的进步。 vibe 编程概念