#ollama — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #ollama, aggregated by home.social.
-
[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
-
Infinito.Nexus 14.0: Turn Local AI into a Secure Digital Workforce
In Short Infinito.Nexus 14.0 enables companies to operate AI on their own infrastructure, connect it securely to existing business applications and deploy AI agents such as Hermes and OpenClaw as virtual employees. Sensitive information can be processed by local models, while optional connections to OpenAI, Anthropic and OpenRouter provide access to external frontier models when greater capabilities are needed. Companies decide which data may leave their infrastructure, which tools an agent can use and which actions remain restricted. Infinito.Nexus 14.0 brings models, enterprise applications and autonomous agents together in one controlled infrastructure. Organizations can now combine local AI for sensitive data with external frontier models and deploy agents such as Hermes and OpenClaw as isolated virtual employees. Generative AI has already changed how employees search, write, analyze and develop. But most organizations still face an uncomfortable choice: either send business data to an external AI provider or accept the operational complexity of building a local AI platform from scratch. Infinito.Nexus 14.0 introduces a third option: a hybrid AI architecture in which organizations decide where every workload runs. Sensitive prompts can be processed by local models through Ollama or LM Studio. Tasks that require the capabilities of frontier models can be routed to OpenAI, Anthropic or OpenRouter. Applications and agents use one centrally managed gateway instead of implementing separate provider integrations. The result is not merely another enterprise chatbot. Version 14.0 provides the foundation for a secure digital workforce. […] -
Infinito.Nexus 14.0: Turn Local AI into a Secure Digital Workforce
In Short Infinito.Nexus 14.0 enables companies to operate AI on their own infrastructure, connect it securely to existing business applications and deploy AI agents such as Hermes and OpenClaw as virtual employees. Sensitive information can be processed by local models, while optional connections to OpenAI, Anthropic and OpenRouter provide access to external frontier models when greater capabilities are needed. Companies decide which data may leave their infrastructure, which tools an agent can use and which actions remain restricted. Infinito.Nexus 14.0 brings models, enterprise applications and autonomous agents together in one controlled infrastructure. Organizations can now combine local AI for sensitive data with external frontier models and deploy agents such as Hermes and OpenClaw as isolated virtual employees. Generative AI has already changed how employees search, write, analyze and develop. But most organizations still face an uncomfortable choice: either send business data to an external AI provider or accept the operational complexity of building a local AI platform from scratch. Infinito.Nexus 14.0 introduces a third option: a hybrid AI architecture in which organizations decide where every workload runs. Sensitive prompts can be processed by local models through Ollama or LM Studio. Tasks that require the capabilities of frontier models can be routed to OpenAI, Anthropic or OpenRouter. Applications and agents use one centrally managed gateway instead of implementing separate provider integrations. The result is not merely another enterprise chatbot. Version 14.0 provides the foundation for a secure digital workforce. […]