LLM Hosting

Запуск локальных LLM теперь является практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд. Но выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей:

Настройка размеров контекста в Docker Model Runner сложнее, чем должно быть.

Docker Model Runner — это официальный инструмент Docker для запуска моделей ИИ локально, но включение ускорения NVIDIA GPU в Docker Model Runner требует специальной настройки.

Docker Model Runner (DMR) — это официальное решение Docker для запуска моделей ИИ локально, представленное в апреле 2025 года. Этот справочник предоставляет быстрый доступ ко всем основным командам, настройкам и лучшим практикам.

Запуск больших языковых моделей (LLM) локально стал все более популярным из-за приватности, контроля затрат и возможностей офлайн-работы. Ландшафт значительно изменился в апреле 2025 года, когда Docker представил Docker Model Runner (DMR), свое официальное решение для развертывания моделей ИИ.

Этот гайд предоставляет всесторонний обзор доступных Go SDK для Ollama и сравнивает их функциональные возможности.

В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.

Ollama быстро стал одним из самых популярных инструментов для запуска локальных моделей большого языка (LLM). Его простой интерфейс командной строки и упрощенное управление моделями сделали его предпочтительным вариантом для разработчиков, которые хотят работать с моделями ИИ вне облака.

Локально размещённый Ollama позволяет запускать большие языковые модели на вашем собственном устройстве, но использование его через командную строку не очень удобно. Вот несколько открытых проектов, которые предоставляют интерфейсы в стиле ChatGPT, подключающиеся к локальному Ollama.

В этом тесте я сравниваю, как разные ЛЛМ, размещенные на Ollama, переводят страницы Hugo на английском языке на немецкий.

Использование языковых моделей не требует больших затрат, возможно, не потребуется покупать новый мощный GPU. Вот список провайдеров языковых моделей в облаке.

DeepSeek’s первая генерация моделей рассуждений с производительностью, сопоставимой с OpenAI-o1, включает шесть плотных моделей, дистиллированных на основе Llama и Qwen.

Этот шпаргалка по Ollama CLI фокусируется на командах, которые вы используете каждый день (ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, управление моделями и типовые рабочие процессы), с примерами, которые можно скопировать и вставить.

Тестирование, как Perplexica работает с различными LLM, запущенными на локальном Ollama: Llama3, Llama3.1, Hermes 3, Mistral Nemo, Mistral Large, Gemma 2, Qwen2, Phi 3 и Command-r различных квант и выбор Лучший LLM для Perplexica

Вкусная еда доставляет удовольствие и глазам. Однако в этой статье мы сравним две системы поиска на базе ИИ: Farfalle и Perplexica.

Это очень увлекательно! Вместо того чтобы вызывать Copilot или perplexity.ai и рассказывать всему миру, что вы ищете, теперь вы можете развернуть аналогичный сервис на своем собственном ПК или ноутбуке!