LLM

OpenHands is een open-source, model-agnostisch platform voor door AI-aangedreven softwareontwikkelingsagenten.
Het stelt een agent in staat om zich meer te gedragen als een programmeerpartner dan als een eenvoudig hulpmiddel voor automatische voltooijing.

LocalAI is een self-hosted, local-first inference server die ontworpen is om te gedragen als een drop-in OpenAI API voor het uitvoeren van AI-werklasten op uw eigen hardware (laptop, workstation of on-premise server).

Ik keer steeds terug naar llama.cpp voor lokale inferentie: het geeft je controle die Ollama en anderen abstracteren, en het werkt gewoon. Het is eenvoudig om GGUF-modellen interactief uit te voeren met llama-cli of een OpenAI-compatibele HTTP-API bloot te stellen met llama-server.

Kunstmatige intelligentie (AI) hervormt de manier waarop software wordt geschreven, gecontroleerd, uitgebracht en onderhouden. Van AI-coderingsassistenten tot GitOps-automatisering en DevOps-workflows: ontwikkelaars vertrouwen nu op AI-aangedreven tools in de volledige softwarelevenscyclus.

OpenCode is een open-source AI-coding agent die je in de terminal (TUI + CLI) kunt uitvoeren, met optionele desktop- en IDE-interfaces. Dit is de OpenCode Quickstart: installeren, verifiëren, een model/anbieder verbinden en echte workflows uitvoeren (CLI + API).

LLM-inferentie lijkt op “nog een API” — totdat de latentie piekt, wachtrijen oplopen en je GPU’s 95% geheugen gebruiken zonder duidelijke verklaring.

OpenClaw is een zelf-gehoste AI-assistent die is ontworpen om te draaien met lokale LLM-runtimes zoals Ollama of met cloudgebaseerde modellen zoals Claude Sonnet.

De meeste lokale AI-opstellingen beginnen op dezelfde manier: een model, een runtime-omgeving en een chatinterface.

Temporal is een open-source, enterprise-klasse workflow engine die ontwikkelaars in staat stelt om duurzame, schaalbare en fouttolerante workflow toepassingen te bouwen met behulp van bekende programmeertalen zoals Go.

LLM-systemen falen op manieren die traditionele API-bewaking niet kan oppassen — wachtrijen vullen zich stil, GPU-geheugen wordt lang voor CPU-busigheid volledig gebruikt, en latentie explodeert op het batchlaag-niveau in plaats van op het applicatie-laag-niveau. Deze gids behandelt een eind-afwerking observabiliteitsstrategie voor LLM-inferentie en LLM-toepassingen: wat je moet meten, hoe je het moet instrumenteren met Prometheus, OpenTelemetry en Grafana, en hoe je de telemetriepijplijn op schaal moet implementeren.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

Observability vormt de basis van betrouwbare productie-systemen.

Zonder metrische gegevens, dashboards en alerting zullen Kubernetes-cluster’s afwijken, AI-workloads in stilte falen en zullen regressies in latentie onopgemerkt blijven totdat gebruikers klagen.

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.

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

Zelfhosting van LLMs houdt data, modellen en inferentie onder uw controle—een praktische weg naar AI-soevereiniteit voor teams, bedrijven en naties.

Het lokaal uitvoeren van grote taalmodellen biedt privacy, offline mogelijkheden en nul API-kosten. Deze benchmark laat precies zien wat men kan verwachten van 14 populaire LLMs op Ollama op een RTX 4080.