Self-Hosting

Garage - S3-kompatible Objektstorage Quickstart

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Garage in Docker in Minuten laufen lassen

Garage ist ein quelloffenes, selbstgehostetes, S3-kompatibles Objekt-Speichersystem, das für kleine bis mittlere Bereitstellungen konzipiert wurde, mit einem starken Fokus auf Ausfallsicherheit und geografische Verteilung.

Verwendung der Ollama Web Search API in Python

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AI-Suchagenten mit Python und Ollama erstellen

Ollamas Python-Bibliothek umfasst nun native OLlama Websuche-Funktionen. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie Ihre lokalen LLMs mit Echtzeitinformationen aus dem Web erweitern, um Halluzinationen zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern.

Vergleich von Vektordatenbanken für RAG

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Wählen Sie die richtige Vektordatenbank für Ihren RAG-Stack.

Die Wahl der richtigen Vektordatenbank kann den Erfolg oder Misserfolg Ihrer RAG-Anwendung in Bezug auf Leistung, Kosten und Skalierbarkeit bestimmen. Dieser umfassende Vergleich deckt die beliebtesten Optionen für 2024–2025 ab.

Ollama vs. vLLM vs. LM Studio: Der beste Weg, LLMs lokal im Jahr 2026 auszuführen?

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Vergleichen Sie die besten Tools für das lokale Hosting von LLMs im Jahr 2026. API-Reife, Hardware-Unterstützung, Tool-Calling und praxisnahe Anwendungsfälle.

Das lokale Ausführen von LLMs (Large Language Models) ist für Entwickler, Startups und sogar Enterprise-Teams jetzt praktikabel.
Die Wahl des richtigen Tools — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI oder andere — hängt jedoch von Ihren Zielen ab: