Ollama

Ollama ist ein Tool, mit dem du Large Language Models (LLMs) lokal auf deinem eigenen Computer ausführen, verwalten und über eine einfache Schnittstelle (CLI/API) in Anwendungen integrieren kannst. Dadurch lassen sich KI-Assistenten und Automationen testen oder produktiv betreiben, ohne zwingend auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein – oft mit mehr Kontrolle über Daten, Kosten und Latenz.

Was bedeutet „Ollama“ im KI-Kontext?

Im KI-Umfeld steht Ollama sinngemäß für „LLMs lokal betreiben“. Statt Anfragen an einen externen Anbieter zu schicken (z. B. an ChatGPT), lädst du ein Modell auf dein Gerät und führst die Inferenz direkt dort aus. Ollama übernimmt dabei typische Aufgaben wie Modell-Download, Versionierung, Starten/Stoppen von Modellen und das Bereitstellen einer lokalen API, die andere Tools ansprechen können.

Wie funktioniert Ollama? (Kurzprozess)

• 1) Modell auswählen: Du entscheidest dich für ein LLM (z. B. für Chat, Coding oder Zusammenfassung).
• 2) Modell lokal bereitstellen: Ollama lädt und verwaltet die benötigten Modelldateien.
• 3) Prompt senden: Du interagierst per CLI oder über eine lokale HTTP-API mit dem Modell (wichtig für Prompt Engineering).
• 4) Antwort erhalten: Das Modell generiert Text (oder je nach Modell auch multimodale Ausgaben) per Inference.
• 5) In Workflows integrieren: Über die API kann Ollama z. B. von n8n oder eigenen Apps genutzt werden – inklusive Function Calling / Tool Use-ähnlicher Muster, wenn du Tools drumherum baust.

Wofür nutzt man Ollama? Typische Use Cases

• Lokale KI-Assistenz: Chatbots für interne Wissensarbeit, ohne Inhalte an externe Services zu senden (relevant für Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI).
• Automatisierung: Texte klassifizieren, E-Mails zusammenfassen oder Tickets priorisieren in Automatisierung (Automation)-Workflows (z. B. via n8n).
• RAG-Setups: Kombination aus LLM + Retrieval, indem du mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) arbeitest und Inhalte über Embeddings in einer Vektordatenbank (Vector Database) ablegst.
• Prototyping & Tests: Schnelles Experimentieren mit Prompts, Modellen und Parametern – inklusive Evaluierung von Halluzinationen (Hallucinations) und Antwortqualität.

Warum ist Ollama wichtig? Vorteile und Grenzen

Vorteile: Lokaler Betrieb kann Kosten pro Anfrage reduzieren, die Latenz verbessern und die Datenhoheit stärken. Das ist besonders interessant, wenn du Governance-Anforderungen erfüllen musst (z. B. AI Governance oder EU AI Act-Risikobetrachtungen) oder sensible Informationen verarbeitest.

Grenzen: Die Qualität hängt vom gewählten Modell und deiner Hardware ab (RAM/GPU). Große Modelle benötigen viel Speicher und sind lokal teils langsamer als Cloud-Setups. Außerdem ersetzt Ollama kein vollständiges MLOps-System, wenn du Modelle über viele Umgebungen hinweg ausrollen, überwachen und versionieren willst.

Was kostet Ollama?

Ollama selbst ist in der Praxis häufig kostenlos nutzbar; die eigentlichen „Kosten“ entstehen meist durch deine Hardware (z. B. leistungsfähiger Rechner/GPU) und den Betriebsaufwand. Je nach Anwendung können auch indirekte Kosten entstehen: Optimierung von Prompts, Aufbau eines RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Stacks oder Anpassungen wie Fine-Tuning bzw. LoRA (falls du Modelle weiter spezialisieren willst).