Self-Hosting

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：

以下是关于 Write.as / WriteFreely 的简要信息：它如何融入 fediverse，在哪里可以获取托管服务，使用趋势如何，以及如何自行托管（包括大致成本）。

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。

Proxmox Virtual Environment (Proxmox VE) 是一个基于 Debian 的开源、类型 1 虚拟化管理程序和数据中心编排平台。

一再地，让我们比较顶级消费级GPU的价格，这些GPU特别适合LLMs，也适用于AI整体。

具体来说，我正在查看
RTX-5080和RTX-5090价格。
它们的价格略有下降。

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。

对于 KDE Plasma 粉丝来说，有两个 Linux 发行版在讨论中经常被提及：
Kubuntu 和 KDE Neon。
它们可能看起来相似——两者都以 KDE Plasma 作为默认桌面环境，都基于 Ubuntu，也都对新手友好。

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：

Mumble 是一款免费且开源的语音通信（VoIP）应用程序，主要用于实时语音交流。它采用客户端-服务器架构，用户通过连接到共享服务器来互相交谈。

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。

GPU负载监控应用: nvidia-smi vs nvtop vs nvitop vs KDE plasma systemmonitor.

Ollama 的 Go 客户端：SDK 对比与 Qwen3/GPT-OSS 示例