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Ollama (Lokal)

Ollama ermöglicht es Ihnen, Open-Source-LLMs lokal auf Ihrem eigenen Computer auszuführen. AISCouncil verbindet sich direkt aus dem Browser mit Ihrer lokalen Ollama-Instanz -- kein Cloud-API-Schlüssel erforderlich, und Ihre Daten verlassen niemals Ihr Gerät.

Warum lokal ausführen?​

  • Vollständige Privatsphäre -- Ihre Gespräche verlassen niemals Ihren Computer
  • Keine API-Kosten -- kostenlos nutzbar, keine Abrechnung pro Token
  • Keine Ratenlimits -- nur durch Ihre Hardware begrenzt
  • Funktioniert offline -- keine Internetverbindung nach Modelldownload erforderlich
  • Kein API-Schlüssel -- nichts zu verwalten oder zu rotieren

Ollama installieren​

  1. Laden Sie Ollama herunter und installieren Sie es von ollama.com
  2. Pullen Sie mindestens ein Modell:
# Beliebte Allzweckmodelle
ollama pull llama3.3 # Meta Llama 3.3 (70B)
ollama pull llama3.2 # Meta Llama 3.2 (3B, leichtgewichtig)
ollama pull mistral # Mistral 7B
ollama pull gemma2 # Google Gemma 2

# Code-fokussierte Modelle
ollama pull codellama # Meta Code Llama
ollama pull deepseek-coder # DeepSeek Coder
ollama pull qwen2.5-coder # Alibaba Qwen 2.5 Coder

# Reasoning-Modelle
ollama pull deepseek-r1 # DeepSeek R1 (verschiedene Größen)

# Vision-Modelle
ollama pull llava # LLaVA (Vision + Sprache)
ollama pull llama3.2-vision # Llama 3.2 Vision
  1. Starten Sie den Ollama-Server (er läuft nach der Installation auf den meisten Systemen automatisch):
ollama serve

Der Server läuft standardmäßig auf http://localhost:11434.

CORS-Konfiguration​

Erforderlicher Schritt

Browser erzwingen Cross-Origin-Beschränkungen, daher müssen Sie die AISCouncil-Origin zulassen, bevor Ollama funktioniert. Setzen Sie die Umgebungsvariable OLLAMA_ORIGINS, bevor Sie Ollama starten:

macOS / Linux:

OLLAMA_ORIGINS=* ollama serve

Um es dauerhaft zu machen (macOS/Linux), fügen Sie zu Ihrem Shell-Profil hinzu (~/.bashrc, ~/.zshrc):

export OLLAMA_ORIGINS=*

Windows (PowerShell):

$env:OLLAMA_ORIGINS="*"
ollama serve

Windows (dauerhaft): Setzen Sie OLLAMA_ORIGINS als System-Umgebungsvariable über Systemeigenschaften > Umgebungsvariablen.

Ohne diese Einstellung wird der Browser alle Anfragen an die Ollama-API mit einem CORS-Fehler blockieren.

Kein API-Schlüssel erforderlich​

Ollama erfordert keinen API-Schlüssel. AISCouncil verwendet einen internen Platzhalterwert (ollama) für das Schlüsselfeld. Sie müssen nichts in den API-Schlüssel-Einstellungen eingeben.

Automatische Modellerkennung​

Beim Laden der Seite fragt AISCouncil GET /api/tags am Ollama-Endpunkt ab, um alle lokal installierten Modelle zu entdecken. Diese Modelle erscheinen automatisch im Modell-Auswahldialog, wenn Sie Ollama als Anbieter wählen.

Keine Modelle sind fest codiert -- alles, was Sie lokal gepullt haben, ist verfügbar. Wenn Sie neue Modelle pullen, während die App geöffnet ist, laden Sie die Seite neu, um sie zu erkennen.

Benutzerdefinierter Endpunkt​

Wenn Ollama auf einer nicht-Standard-Adresse läuft (z.B. ein anderer Port, eine entfernte Maschine oder hinter einem Reverse-Proxy), können Sie den Endpunkt konfigurieren:

  1. Öffnen Sie Einstellungen > KI-Modell
  2. Finden Sie den Abschnitt Ollama
  3. Geben Sie Ihre benutzerdefinierte Endpunkt-URL ein (z.B. http://192.168.1.100:11434)

Der benutzerdefinierte Endpunkt wird unter dem Schlüssel ais-ollama-endpoint in localStorage gespeichert.

Fernzugriff

Wenn Sie Ollama auf einer entfernten Maschine ausführen, stellen Sie sicher:

  1. Der Ollama-Server bindet an 0.0.0.0 (nicht nur localhost): OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve
  2. OLLAMA_ORIGINS=* ist auf der entfernten Maschine gesetzt
  3. Der Port (Standard 11434) ist vom Netzwerk Ihres Browsers aus erreichbar

Unterstützte Modelle​

Jedes Modell in der Ollama-Modellbibliothek verfügbar kann verwendet werden. Beliebte Auswahl:

KategorieModelleBeschreibung
AllgemeinLlama 3.3, Mistral, Gemma 2, Phi-3Allzweck-Chat und Reasoning
CodeCodeLlama, DeepSeek Coder, Qwen 2.5 Coder, StarCoderCodegenerierung und -analyse
ReasoningDeepSeek R1, Qwen2.5Chain-of-Thought-Reasoning
VisionLLaVA, Llama 3.2 VisionBildverständnis
KleinPhi-3 Mini, Gemma 2B, TinyLlamaGeräte mit wenig Ressourcen

Hardware-Anforderungen​

Die Ollama-Leistung hängt vollständig von Ihrer lokalen Hardware ab:

ModellgrößeRAM erforderlichGPU empfohlenBeispielmodelle
1-3B4 GBOptionalTinyLlama, Phi-3 Mini
7-8B8 GB6+ GB VRAMMistral 7B, Llama 3.1 8B
13B16 GB8+ GB VRAMCodeLlama 13B
70B64 GB40+ GB VRAMLlama 3.3 70B
Tipp

Für das beste Erlebnis verwenden Sie ein Modell, das in den VRAM Ihrer GPU passt. CPU-only-Inferenz funktioniert, ist aber deutlich langsamer. Modelle, die auf 4-Bit (Q4) quantisiert sind, benötigen etwa die Hälfte des RAMs vollpräziser Versionen.

Konfiguration​

Wenn Sie ein Bot-Profil erstellen, wählen Sie Ollama als Anbieter und wählen Sie aus Ihren lokal verfügbaren Modellen. Ollama verwendet die OpenAI-kompatible Chat Completions API mit SSE-Streaming, sodass es sich aus der Chat-Schnittstellen-Perspektive identisch zu Cloud-Anbietern verhält.

Einschränkungen​

  • Ollama muss laufen und erreichbar vom Browser sein
  • Modellqualität und Geschwindigkeit hängen vollständig von Ihrer lokalen Hardware ab
  • Vision- und Tool-Calling-Unterstützung variiert je nach Modell -- nicht alle Ollama-Modelle unterstützen diese Funktionen
  • Erste Antwort nach Modellladen kann langsam sein (Modell wird bei erster Verwendung in den Speicher geladen)
  • Keine Thinking/Reasoning-UI-Integration für lokale Reasoning-Modelle (Reasoning-Ausgabe erscheint inline)

Fehlerbehebung​

ProblemLösung
"Failed to fetch" oder CORS-FehlerSetzen Sie OLLAMA_ORIGINS=* und starten Sie Ollama neu
Keine Modelle im DropdownStellen Sie sicher, dass ollama serve läuft und Sie mindestens ein Modell gepullt haben
Sehr langsame AntwortenModell passt möglicherweise nicht in GPU-VRAM; versuchen Sie ein kleineres Modell oder quantisierte Version
Verbindung abgelehntPrüfen Sie, dass Ollama auf dem erwarteten Port läuft (Standard: 11434)
Benutzerdefinierter Endpunkt funktioniert nichtStellen Sie sicher, dass die URL das Protokoll (http://) enthält und keinen abschließenden Schrägstrich