#modelfile — Public Fediverse posts

[Перевод] «Друзья не дают друзьям пользоваться Ollama»

Ниже — перевод статьи «Friends Don’t Let Friends Use Ollama» , опубликованной на Sleeping Robots в апреле 2026 года. Поскольку за прошедшие месяцы Ollama успела заметно измениться, я добавил к переводу несколько комментариев и примечание в конце статьи, где обновил ключевые технические детали по состоянию на сентябрь 2026 года. Ollama стала популярной потому, что первой предложила простой интерфейс поверх llama.cpp. А затем годами старалась лишний раз не напоминать, на чём на самом деле работает, вводила пользователей в заблуждение и в конце концов развернулась в сторону облака — всё это на венчурные деньги, привлечённые вокруг чужого движка. Вот эта история целиком — и почему сегодня альтернативы выглядят лучше. Ollama — самый популярный способ запускать большие языковые модели локально. И, пожалуй, не должна им быть. Своим положением она обязана прежде всего тому, что оказалась первой: первым инструментом, который сделал llama.cpp доступным людям, не желавшим компилировать C++ или самостоятельно писать конфигурацию сервера. На тот момент это действительно был полезный вклад. Но затем проект годами систематически затушёвывал происхождение технологии, на которой работал, вводил пользователей в заблуждение относительно того, что именно они запускают, и всё дальше отходил от принципа «локально прежде всего», благодаря которому изначально и заслужил доверие. И всё это — параллельно с привлечением венчурных инвестиций. Это не попытка найти «правду где‑то посередине». Я пользовался Ollama. Потом перестал. Ниже — почему, на мой взгляд, вам стоит сделать то же самое. Читать про Ollama и историю

https://habr.com/ru/articles/1085032/

#Ollama #llamacpp #локальные_LLM #GGUF #инференс #open_source #Hugging_Face #DeepSeek_R1 #Modelfile #облачные_LLM

[Перевод] «Друзья не дают друзьям пользоваться Ollama»

Ниже — перевод статьи «Friends Don’t Let Friends Use Ollama» , опубликованной на Sleeping Robots в апреле 2026 года. Поскольку за прошедшие месяцы Ollama успела заметно измениться, я добавил к переводу несколько комментариев и примечание в конце статьи, где обновил ключевые технические детали по состоянию на сентябрь 2026 года. Ollama стала популярной потому, что первой предложила простой интерфейс поверх llama.cpp. А затем годами старалась лишний раз не напоминать, на чём на самом деле работает, вводила пользователей в заблуждение и в конце концов развернулась в сторону облака — всё это на венчурные деньги, привлечённые вокруг чужого движка. Вот эта история целиком — и почему сегодня альтернативы выглядят лучше. Ollama — самый популярный способ запускать большие языковые модели локально. И, пожалуй, не должна им быть. Своим положением она обязана прежде всего тому, что оказалась первой: первым инструментом, который сделал llama.cpp доступным людям, не желавшим компилировать C++ или самостоятельно писать конфигурацию сервера. На тот момент это действительно был полезный вклад. Но затем проект годами систематически затушёвывал происхождение технологии, на которой работал, вводил пользователей в заблуждение относительно того, что именно они запускают, и всё дальше отходил от принципа «локально прежде всего», благодаря которому изначально и заслужил доверие. И всё это — параллельно с привлечением венчурных инвестиций. Это не попытка найти «правду где‑то посередине». Я пользовался Ollama. Потом перестал. Ниже — почему, на мой взгляд, вам стоит сделать то же самое. Читать про Ollama и историю

https://habr.com/ru/articles/1085032/

#Ollama #llamacpp #локальные_LLM #GGUF #инференс #open_source #Hugging_Face #DeepSeek_R1 #Modelfile #облачные_LLM

[Перевод] «Друзья не дают друзьям пользоваться Ollama»

Ниже — перевод статьи «Friends Don’t Let Friends Use Ollama» , опубликованной на Sleeping Robots в апреле 2026 года. Поскольку за прошедшие месяцы Ollama успела заметно измениться, я добавил к переводу несколько комментариев и примечание в конце статьи, где обновил ключевые технические детали по состоянию на сентябрь 2026 года. Ollama стала популярной потому, что первой предложила простой интерфейс поверх llama.cpp. А затем годами старалась лишний раз не напоминать, на чём на самом деле работает, вводила пользователей в заблуждение и в конце концов развернулась в сторону облака — всё это на венчурные деньги, привлечённые вокруг чужого движка. Вот эта история целиком — и почему сегодня альтернативы выглядят лучше. Ollama — самый популярный способ запускать большие языковые модели локально. И, пожалуй, не должна им быть. Своим положением она обязана прежде всего тому, что оказалась первой: первым инструментом, который сделал llama.cpp доступным людям, не желавшим компилировать C++ или самостоятельно писать конфигурацию сервера. На тот момент это действительно был полезный вклад. Но затем проект годами систематически затушёвывал происхождение технологии, на которой работал, вводил пользователей в заблуждение относительно того, что именно они запускают, и всё дальше отходил от принципа «локально прежде всего», благодаря которому изначально и заслужил доверие. И всё это — параллельно с привлечением венчурных инвестиций. Это не попытка найти «правду где‑то посередине». Я пользовался Ollama. Потом перестал. Ниже — почему, на мой взгляд, вам стоит сделать то же самое. Читать про Ollama и историю

https://habr.com/ru/articles/1085032/

#Ollama #llamacpp #локальные_LLM #GGUF #инференс #open_source #Hugging_Face #DeepSeek_R1 #Modelfile #облачные_LLM