Bloghub
Praktische gidsen over VRAM, Mac, quantisatie, codeermodellen en lokale vision-modellen.
Gids voor videogeheugen
Van 6 GB, 8 GB, 12 GB, 24 GB tot 48 GB, leg uit hoe het modelparametervolume, de gekwantiseerde versie, KV-cache en systeemoverhead worden gecombineerd om te bepalen of het kan worden geladen.
Artikel lezenAppel chip
Leg uit waarom het totale geheugen op de Mac niet kan worden gebruikt als videogeheugen, en hoe je het geschikte model kiest voor machines van 16 GB, 32 GB, 64 GB en 128 GB.
Artikel lezenKwantificeer
De meer algemene GGUF-kwantificering van geheugengebruik, kwaliteitsverlies en snelheidsafweging helpt gebruikers de drie voorkeuren van kwaliteitsprioriteit, balans en lange context te begrijpen.
Artikel lezenprogrammeermodel
Leg aan de hand van de vier scenario's van codegeneratie, interpretatie, reconstructie en lange context uit waarom programmeerdoeleinden niet alleen naar de modelgrootte en het downloadvolume kunnen kijken.
Artikel lezenmultimodaal
Dit artikel introduceert de aanvullende problemen van grafisch geheugen, afbeeldingsencoder, context en back-end-ondersteuning voor redeneren waarmee rekening moet worden gehouden in visuele modellen in vergelijking met tekstmodellen.
Artikel lezenGereedschap selectie
Leg aan gewone gebruikers de installatie-ervaring, het modelbeheer, het afstemmen van de prestaties en de toepasselijke groepen van drie veelgebruikte lokale hardloopmethoden uit.
Artikel lezenVRAM-gids
Wat 6GB-kaarten aankunnen, welke quantisatie logisch is en wanneer upgraden beter is.
Artikel lezenHardwaregids
Kies een GPU voor lokale inferentie op basis van VRAM, bandbreedte, softwaresteun en modelgrootte.
Artikel lezenModelkeuze
Koppel RAM, VRAM, besturingssysteem, gebruik en kwaliteitsvoorkeur aan uitvoerbare modellen.
Artikel lezenModelgids
Een praktische gids voor Local LLM-modelfamilies, parameteraantallen, GGUF-bestanden, quantization-niveaus, contextlengte en hoe je een model kiest dat bij je hardware past.
Artikel lezenHardwaregids
Een hardwaregerichte gids voor VRAM-vereisten voor lokale LLMs, inclusief modelgewichten, quantization, KV cache, contextlengte, runtime-overhead en realistische GPU-klassen.
Artikel lezenWindows-gids
Een praktische Windows-gids voor het draaien van lokale LLMs met Ollama, LM Studio, llama.cpp, GPU-drivers, modelkeuze, VRAM-planning en veelvoorkomende stappen voor troubleshooting.
Artikel lezenmacOS-gids
Een praktische macOS-gids voor het draaien van local LLMs op Apple Silicon, met aandacht voor unified memory, MLX, Metal, Ollama, LM Studio, llama.cpp, modelkeuze en realistische grenzen.
Artikel lezenLinux-gids
Een praktische Linux-gids voor het draaien van local LLMs met NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Ollama, LM Studio, llama.cpp, modelindelingen, VRAM-planning en serverveiligheid.
Artikel lezenModelgids
Een praktische gids voor het kiezen van de beste local AI-modellen voor chat, programmeren, schrijven, wiskunde, vision en offline gebruik, gebaseerd op hardwarefit, quantization, benchmarks en modelindeling.
Artikel lezenModelgids
Een praktische gids voor het kiezen van de beste local LLM-modellen voor je hardware, inclusief modelgrootte, quantization, GGUF-bestanden, programmeren, schrijven, redeneren, vision en geheugenpasvorm.
Artikel lezenModelgids
Een praktische gids om de beste LLM te vinden om lokaal op je computer te draaien, gebaseerd op VRAM, RAM, besturingssysteem, modelgrootte, quantization, snelheid, privacy en use case.
Artikel lezenVergelijkingsgids
Een praktische vergelijking van local LLMs en cloud LLMs op het gebied van privacy, kosten, snelheid, kwaliteit, hardware, offline gebruik, onderhoud en workflows uit de praktijk.
Artikel lezenModelgids
Een praktische gids voor lokale AI-modellen, met aandacht voor LLM's, visiemodellen, inbedding, hardware-fit, kwantisering, privacy, tools en downloadkeuzes.
Artikel lezenOffline AI
Een praktische gids over wat offline AI lokaal kan doen, inclusief chatten, coderen, schrijven, samenvattingen, inbedding, visie, hardwarelimieten en privacy-afwegingen.
Artikel lezenHandleiding voor beginners
Een beginnersvriendelijke gids voor lokale LLM's, met uitleg over hardware, VRAM, RAM, kwantisering, modelbestanden, tools, privacy en hoe u een eerste model kiest.
Artikel lezenInstallatiehandleiding
Een praktische installatiechecklist voor het uitvoeren van een lokale LLM, met aandacht voor hardware, VRAM, RAM, modelkeuze, kwantisering, tools, lokale servers, testen en veiligheid.
Artikel lezenVeelgestelde vragen
Duidelijke antwoorden op veelgestelde lokale LLM-vragen over VRAM, RAM, GPU keuze, kwantisering, privacy, snelheid, offline gebruik, tools en modeldownloads.
Artikel lezenGereedschapsgids
Een praktische gids voor het gebruik van Cursor met een lokale LLM, waarin Ollama, LM Studio, OpenAI-compatible endpoints, coderingsmodellen, hardwarelimieten, snelheid, privacy en installatiecontroles worden behandeld.
Artikel lezenGereedschapsgids
Een praktische Cursor.ai lokale modelgids over OpenAI-compatible-eindpunten, Ollama, LM Studio, coderingsmodellen, hardwarelimieten, privacy, snelheid en probleemoplossing.
Artikel lezenModelselectie
Een hardware-eerste gids voor het kiezen van de beste lokale LLM voor Cursor, waarin codeerkwaliteit, context, snelheid, kwantisering, VRAM, privacy en praktische tests worden behandeld.
Artikel lezenGereedschapsgids
Een praktische LM Studio lokale LLM-gids over modeldownloads, GGUF- en MLX-keuzes, OpenAI-compatible-serverconfiguratie, hardware-aanpassing, privacy en testen.
Artikel lezen