Ollama

Ollama: Lokale KI-Modelle mit einem Klick starten

Ollama ist eine schlanke Laufzeitumgebung, mit der du moderne LLMs lokal betreibst – ganz ohne Cloud. Die Software läuft als Dienst im Hintergrund und stellt eine OpenAI-kompatible REST-API auf http://localhost:11434 bereit; so bindest du Modelle nahtlos in bestehende Tools ein oder bastelst dir eigene Workflows. Auf Windows wird Ollama nativ installiert und unterstützt sowohl NVIDIA- als auch AMD-GPUs.

Was ist neu? Die Desktop-App

Früher war Ollama vor allem CLI – jetzt gibt’s zusätzlich eine komfortable Desktop-App für Windows und macOS. Du lädst Modelle, chattest direkt, ziehst Dateien per Drag & Drop ins Fenster und nutzt bei unterstützten Modellen sogar Bilder als Eingabe. Klingt nach „endlich alltagstauglich“ – ist es auch.

System und Installation

Die Installation ist schnell erledigt: Für Windows wird mindestens Windows 10 benötigt; auf dem Mac läuft die App ab macOS 14 Sonoma. Linux bleibt die flexible Wahl für Server und Docker-Setups. Tipp: Plane genug SSD-Speicher ein – große Modelle belegen mehrere Gigabyte.

Hauptfunktionen im Überblick

1) OpenAI-kompatible API

Ob Chat, Text-Generation oder Embeddings – die Endpunkte spiegeln gängige APIs, wodurch viele Libraries und UIs sofort funktionieren. Für Automationen ist das Gold wert, weil du ohne großen Umbau lokale Modelle statt Cloud-APIs nutzen kannst.

2) App + CLI: Beste aus beiden Welten

Die App macht den Einstieg bequem; fürs Feintuning bleibt die CLI (pull, run, create, cp, rm) unschlagbar. So kannst du Modelle skripten, reproduzierbare Pipelines bauen oder schlicht im Terminal arbeiten, wenn es schneller sein soll.

3) Multimodal und Dateichat

Modelle mit Bildkompetenz lassen sich direkt in der App triggern; PDFs, Code oder lange Texte ziehst du einfach in den Chat. Für große Dokumente erweiterst du die Kontextlänge in den Einstellungen – komfortabel, aber RAM-intensiver.

4) Breite Hardware-Unterstützung

NVIDIA und AMD werden nativ beschleunigt. Zusätzlich kannst du Vulkan optional aktivieren, um mehr GPUs bzw. iGPUs einzubinden – praktisch auf schlanken Notebooks oder Mini-PCs. Aktivierung per Umgebungsvariable, danach startet der Server wie gewohnt.

5) Version und Weiterentwicklung

Die aktuelle stabile Version ist 0.13.5 (Stand: 18. Dezember 2025). Mit fast jedem Release kommen Modell-Updates, Performance-Tweaks und Bugfixes hinzu – die Entwicklung ist spürbar aktiv.

Warum du Ollama brauchst

Wenn du Datenschutz willst und Abhängigkeiten von externen Diensten vermeiden möchtest, ist lokale Inferenz ein Gamechanger. Du entscheidest, welche Modelle du nutzt, wie du sie parametrisiert und wann Updates eingespielt werden. In Teams bedeutet das oft: weniger Compliance-Hürden und kalkulierbare Kosten.

Aus der Praxis: Ich habe ein mehrsprachiges FAQ mit RAG gebaut – Indexing via Embeddings, Abfrage via Chat-Endpoint. Der Clou: Offline bleibt alles performant, und sensible Inhalte verlassen nie das Gerät. Genau dafür fühlt sich Ollama wie die richtige Basis an.

Leistung, Ressourcen, Grenzen

Real Talk: Große Modelle fressen VRAM, RAM und SSD. Mit starker GPU fliegt das – ohne GPU geht es, aber langsamer. Für leichte Setups helfen kleinere Modelle oder 4‑Bit-Quants; multimodale und Code-Modelle profitieren deutlich von Beschleunigung. Ein paar Power-Features (z. B. Modell-Builds, Push) bleiben der CLI vorbehalten – fair, denn sie sind eher Dev-Themen.

Lizenz und Nutzung

Der Core/CLI-Teil steht unter der MIT-Lizenz – sprich: offen, flexibel, kommerziell nutzbar. Beachte bei einzelnen Modellen stets deren eigene Lizenzen (zu finden in den Model Cards).

Fazit

Ollama ist die derzeit wohl einfachste Möglichkeit, starke LLMs lokal produktiv zu machen: Setup leicht, API vertraut, App praxistauglich. Wenn du ernsthaft mit Local‑AI arbeiten willst, ist das hier ein sehr solides Fundament – mit Luft nach oben bei Ressourcenhunger und einigen Profi-Funktionen, die weiterhin im Terminal wohnen.

Häufig gestellte Fragen:

Ist Ollama kostenlos?

Ja, der CLI‑Kern ist Open Source unter MIT-Lizenz; die Nutzung selbst ist kostenlos. Modelle können eigene Lizenzbedingungen haben.

Welche Hardware brauche ich?

Es läuft auch ohne GPU, aber für zügige Ergebnisse hilft eine dedizierte NVIDIA- oder AMD‑GPU; optional kannst du Vulkan aktivieren, um iGPUs einzubinden.

Funktioniert das offline?

Ja. Nach dem Download der Modelle arbeitet Ollama komplett lokal – ideal für sensible Projekte.

Kann ich eigene Modelle einbinden?

Ja. Über Modelfiles erstellst du eigene Builds, und via API/CLI steuerst du sie in deinen Workflows an.

Gibt es eine GUI?

Ja, die neue Desktop-App für Windows und macOS vereinfacht Chat und Modellauswahl erheblich.