Was ist Ollama? Lokale Sprachmodelle verständlich erklärt
Was Ollama macht, wie lokale Sprachmodelle verwendet werden und worauf du bei Cloud, Hardware und Daten achten solltest. Mit Ablaufgrafik und erstem Test.
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Redaktionelle Auswahl
Grundlagen, Einrichtung und konkrete Aufgaben rund um Ollama und n8n – ausgewählt für praktische Anwendbarkeit und eine breite Themenabdeckung.
Die Reihenfolge ist eine redaktionelle Auswahl nach Verständlichkeit, konkretem Nutzwert und Abdeckung verschiedener Aufgaben. Sie ist keine gemessene Traffic- oder Rankingliste.
01 / KI & Modelle
Grundlagen, Einrichtung und Konfiguration für den Betrieb lokaler Modelle.
Was Ollama macht, wie lokale Sprachmodelle verwendet werden und worauf du bei Cloud, Hardware und Daten achten solltest. Mit Ablaufgrafik und erstem Test.
Ollama mit Docker Compose einrichten: Modelle dauerhaft speichern, Portzugriff begrenzen und CPU- oder GPU-Betrieb prüfen. Mit Konfiguration und Fehlersuche.
Ollama auf Port 11434 prüfen, Portkonflikte zuordnen und OLLAMA_HOST ändern. Mit Beispielen für Windows, macOS, Linux und getrennten Container-Adressen.
Eine Ollama Modelfile mit FROM, SYSTEM und PARAMETER schreiben, die Variante erstellen und prüfen. Mit eigenem Beispiel, Template-Hinweisen und Fehlersuche.
Ollama Structured Outputs mit JSON-Schema nutzen: Felder definieren, Anfragen senden und Antworten prüfen. Mit eigenem Beispiel und klaren Grenzen.
02 / Tools & Workflows
Webhooks, Credentials, API-Anfragen und Datenzugriff im Workflow.
n8n-Webhooks mit POST und JSON einrichten, Test- und Produktions-URL unterscheiden und die Antwort prüfen. Mit eigenem Beispiel, Grafik und Fehlersuche.
n8n Credentials passend zur API anlegen, dem richtigen Node zuordnen und prüfen. Mit Auth-Vergleich, Domain-Grenzen und Hinweisen zum Verschlüsselungsschlüssel.
Den n8n HTTP Request Node mit Methode, URL, Credential und JSON einrichten. Mit eigenem Webhook-Beispiel, Antwortprüfung, Pagination und Fehlersuche.
n8n Expressions mit $json und benannten Nodes verwenden. .item, .first() und .all() unterscheiden sowie fehlende Werte und die Zahl 0 korrekt behandeln.
Wann n8n einen Loop braucht: Items, Batchgröße, loop und done richtig verbinden. Mit eigenem Testbeispiel, Ablaufgrafik und Fehlersuche bei nur einem Durchlauf.
Die Auswahl umfasst fünf Guides zu Ollama und lokaler KI sowie fünf Guides zu n8n und Automatisierung.
Die redaktionelle Auswahl berücksichtigt Verständlichkeit, konkreten Nutzwert und eine breite Abdeckung verschiedener Aufgaben. Sie ist keine gemessene Traffic- oder Rankingliste.
Das Modellverzeichnis bündelt vorhandene Claude-Profile und passende Vergleiche. Diese Sammlung selbst konzentriert sich auf Ollama und n8n.