LLM

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 te draaien 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 zelfgehoste AI-assistent die is ontworpen om te draaien met lokale LLM-runtimes zoals Ollama of met cloudmodellen zoals Claude Sonnet.

De meeste lokale AI-instellingen beginnen op dezelfde manier: een model, een runtime 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.

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.

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

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 draaien van grote taalmodellen geeft je privacy, offline mogelijkheden en geen API-kosten. Deze benchmark onthult precies wat je kunt verwachten van 14 populaire LLM’s op Ollama op een RTX 4080.

Het Python-ecosysteem wordt deze maand gedomineerd door Claude Skills en tooling voor AI-agents. Deze analyse bespreekt de top trending Python-repositories op GitHub.