Ollama versus LM Studio: welke lokale LLM-tool moet je gebruiken?

Met lokale LLM-tools kun je een groot taalmodel (LLM) op je eigen computer draaien in plaats van gebruik te maken van een clouddienst. Dat kan handig zijn om te experimenteren, offline te werken, de vertraging te verminderen of gevoelige gegevens op je eigen apparaat te houden.

Twee populaire opties om modellen lokaal uit te voeren zijn Ollama en LM Studio. Beide zijn bedoeld om lokale inferentie te vergemakkelijken, maar ze zijn geoptimaliseerd voor verschillende workflows:

• Ollama: eenvoudig model in gebruik + ontwikkelaarsvriendelijke CLI en API
• LM Studio: desktop-app-ervaring + door bladeren door modellen + ingebouwde serverbediening

Ollama is een tool waarmee je LLM’s lokaal kunt downloaden en uitvoeren via een command-line-workflow en een lokale HTTP-API. Het wordt vaak gebruikt wanneer je een lichtgewicht „runtime“ nodig hebt waarmee andere programma’s kunnen communiceren (bijvoorbeeld een programmeerassistent, een chat-interface of je eigen app).

Veelvoorkomende redenen waarom mensen voor Ollama kiezen:

• Je bent vertrouwd met het gebruik van een terminal
• Je wilt een eenvoudige manier om een model uit te voeren en het als API beschikbaar te stellen
• Je wilt een herhaalbare opstelling (bijvoorbeeld om een configuratie met teamgenoten te delen)

Ollama ondersteunt ook „modelfiles“, waarin wordt vastgelegd hoe een model zich moet gedragen (basismodel, parameters, prompt-sjabloon, enz.).

LM Studio is een desktopprogramma waarmee je lokale LLM’s via een grafische gebruikersinterface kunt gebruiken. Het programma is gericht op gebruiksgemak: modellen zoeken, downloaden, wisselen tussen modellen, chatten en eventueel een lokale server draaien waar andere tools verbinding mee kunnen maken.

Veelvoorkomende redenen waarom mensen voor LM Studio kiezen:

• Je geeft de voorkeur aan een visuele workflow boven de opdrachtregel
• Je wilt ingebouwde modelherkenning en -download
• Je wilt één app waarmee je zowel het trainen als het toepassen van een model kunt regelen

LM Studio kan ook een lokale API-server draaien (in veel configuraties met eindpunten die compatibel zijn met OpenAI), wat handig is als je lokale modellen wilt koppelen aan apps die zijn ontworpen voor dat type API.

Een belangrijk onderdeel van het besluitvormingsproces is inzicht krijgen in de leercurve en de werkstroom:

• Ollama is eenvoudig als je vertrouwd bent met de terminal. Veel mensen gebruiken het als een „achtergronddienst“ waar ze, zodra die eenmaal draait, zelden nog aan denken.
• LM Studio is heel eenvoudig als je een gebruikersinterface wilt: kies een model, download het en klik om het uit te voeren.

Als je nog helemaal nieuw bent op het gebied van lokale modellen, kan de gebruikersinterface van LM Studio het experimenteren in het begin toegankelijker maken. Als je software ontwikkelt rond lokale inferentie, kan de runtime/API-first-aanpak van Ollama eenvoudiger aanvoelen.

• LM Studio legt de nadruk op het bekijken en downloaden van ondersteunde modellen vanuit de app.
• Ollama legt de nadruk op „pull and run“ vanuit zijn modelbibliotheek en configuratiegestuurde installatie.

Als je snel veel modellen wilt bekijken, werkt LM Studio vaak soepeler omdat het verkennen van modellen een integraal onderdeel van de interface is.

Met „lokaal“ wordt meestal bedoeld dat alles op je eigen computer blijft, maar als je een API-server draait en deze buiten localhost beschikbaar stelt, moet je deze behandelen als elke andere lokale webservice:

• Koppel naar localhost als je geen toegang tot het LAN nodig hebt
• Gebruik authenticatie als de tool dit ondersteunt
• Wees voorzichtig met firewallregels en gedeelde netwerken

LM Studio documenteert de opties en instellingen van de API-server; Ollama wordt doorgaans lokaal gebruikt, tenzij je het bewust toegankelijk maakt.

Kies voor Ollama als je:

• een eenvoudige runtime die je kunt programmeren en automatiseren
• een workflow waarbij de opdrachtregel voorop staat
• een overzichtelijke lokale API voor integratie met andere tools
• een herhaalbare configuratiemethode (modelbestanden)

Kies voor LM Studio als je:

• een gebruiksvriendelijke desktopinterface voor het bekijken en testen van modellen
• een alles-in-één-ervaring met ‘downloaden + chatten + serveren’
• een visuele manier om modellen en instellingen te beheren

De prestaties van Local LLM zijn sterk afhankelijk van:

• modelmaat
• kwantiseringsniveau (kleinere/snellere varianten versus grotere/hoogwaardigere varianten)
• contextlengte (hoeveel tekst het model tegelijk kan verwerken)
• uw geheugencapaciteit en bandbreedte (RAM/VRAM)
• Ondersteuning voor GPU's/versnellers

In de praktijk:

• Kleinere modellen kunnen op computers met alleen een CPU draaien, maar zullen dan wel trager zijn.
• Een krachtige GPU (of een krachtige geïntegreerde GPU) kan de inferentie aanzienlijk versnellen.
• Met meer geheugen (RAM/VRAM) kun je gemakkelijker grotere modellen en langere contexten uitvoeren zonder voortdurend compromissen te moeten sluiten.

Als u op zoek bent naar speciaal voor dit doel ontwikkelde lokale AI-hardware, dan is onze CORSAIR AI WORKSTATION 300 ideaal voor AI-taken op het apparaat zelf, met een configuratie die uitblinkt door een hoge geheugencapaciteit en een groot maximum aan gedeeld geheugen/VRAM (afhankelijk van de taak en de configuratie).

Daarnaast is er de CORSAIR AI Software Stack is bedoeld als een begeleide installatieaanpak die de drempel voor het installeren en configureren van gangbare AI-tools en -workflows moet verlagen. Voor mensen die geen tijd willen besteden aan het opzetten van een omgeving, kan zo'n "samengesteld installatiepad" nuttig zijn.