Inferenza LLM locale con Ollama. Da utilizzare durante l'impostazione di modelli locali per lo sviluppo, pipeline CI o riduzione dei costi. Copre la selezione del modello, l'integrazione di LangChain e l'ottimizzazione delle prestazioni.
Installa rapidamente la skill AI ollama-local nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: yonatangross/orchestkit.
Run LLMs locally for cost savings, privacy, and offline development.
| Reasoning | deepseek-r1:70b | 42GB | GPT-4 level | | Coding | qwen2.5-coder:32b | 35GB | 73.7% Aider benchmark | | Embeddings | nomic-embed-text | 0.5GB | 768 dims, fast | | General | llama3.2:70b | 40GB | Good all-around |
| Cloud APIs | $675/month | 200-500ms | | Ollama Local | $50 (electricity) | 50-200ms | | Savings | 93% | 2-3x faster |
Inferenza LLM locale con Ollama. Da utilizzare durante l'impostazione di modelli locali per lo sviluppo, pipeline CI o riduzione dei costi. Copre la selezione del modello, l'integrazione di LangChain e l'ottimizzazione delle prestazioni. Fonte: yonatangross/orchestkit.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill ollama-localInferenza LLM locale con Ollama. Da utilizzare durante l'impostazione di modelli locali per lo sviluppo, pipeline CI o riduzione dei costi. Copre la selezione del modello, l'integrazione di LangChain e l'ottimizzazione delle prestazioni. Fonte: yonatangross/orchestkit.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill ollama-local Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/yonatangross/orchestkit