Tool Evaluierung - Curated FlowKit

Ollama

AI & Machine Learning Lokale LLM-Inferenz für FlowKit. Wird von N8N-Workflows für Textanalyse, Zusammenfassungen und Klassifikation genutzt.

Ollama FlowKit

★ 120000 👥 400 📄 MIT v0.6

Bedienbarkeit

5/5

Community

5/5

Dokumentation

4/5

Docker/Self-Host

5/5

Features

4/5

Ø 4,6

Vorteile

Einfachstes Setup (ein Befehl)
Großes Modell-Repository
REST API kompatibel mit OpenAI
Automatisches GPU/CPU-Management
Modelfile für Custom-Modelle

Nachteile

Nur Inferenz, kein Fine-Tuning
Weniger Konfigurationsoptionen als vLLM
Einzelne GPU-Nutzung

Bewertung: Unschlagbar einfaches Setup. ollama pull → ollama run. OpenAI-kompatible API macht Integration trivial.

GitHub Website

vLLM Starke Alternative

★ 45000 👥 600 📄 Apache-2.0 v0.7

Bedienbarkeit

2/5

Community

4/5

Dokumentation

3/5

Docker/Self-Host

3/5

Features

5/5

Ø 3,4

Vorteile

Höchste Inferenz-Performance
PagedAttention (effizienter Speicher)
Multi-GPU-Support
Continuous Batching
OpenAI-kompatible API

Nachteile

Komplexeres Setup
Hauptsächlich GPU-fokussiert
Weniger Modelle out-of-the-box
Kein eingebauter Modell-Download

Bewertung: Performance-König, aber Setup zu komplex für FlowKit. Ollama reicht für die meisten Anwendungsfälle.

GitHub Website

LocalAI Brauchbar

★ 28000 👥 100 📄 MIT v2.24

Bedienbarkeit

3/5

Community

3/5

Dokumentation

2/5

Docker/Self-Host

4/5

Features

4/5

Ø 3,2

Vorteile

OpenAI API 1:1 kompatibel
Unterstützt GGUF, Transformers, Diffusion
Audio, Image und Text Generation
Backend-agnostisch

Nachteile

Komplexere Konfiguration als Ollama
Performance unter Ollama/vLLM
Weniger stabiles Modell-Management
Documentation lückenhaft

Bewertung: Interessanter Ansatz (multi-modal), aber Ollama ist stabiler und einfacher für den Hauptanwendungsfall.

GitHub Website