AI lokalnie w 3 sekundy — nowa era lokalnego AI Dev

Koniec czasochłonnych konfiguracji środowiska — nadszedł czas nowoczesnego, lokalnego AI! ServBay głęboko integruje potężny framework Ollama, umożliwiając błyskawiczne wdrażanie dużych modeli językowych (LLM) na lokalnym komputerze. O jeden klik szybciej: nie musisz konfigurować zależności ani debuggować systemu — w 3 sekundy startujesz DeepSeek - r1, Llama 3.3, Mistral i inne zaawansowane modele AI. Dzięki intuicyjnemu panelowi zarządzasz uruchamianiem/zatrzymywaniem modeli bez terminala. ServBay skraca do zera czas wdrożenia i pozwala bez reszty skupić się na tuningu modeli albo innowacjach biznesowych — od badań naukowych, przez projekty korporacyjne po AI dla entuzjastów.

Co wyróżnia ServBay

Ekspresowy start, zero komplikacji

Podczas gdy klasyczne wdrożenie Ollama wymaga ręcznej konfiguracji zmiennych środowiskowych, ServBay stawia na prostotę — wystarczy wybrać wersję modelu w panelu graficznym i kliknąć instaluj: wszystkie zależności i przydział zasobów konfigurują się automatycznie. Nawet początkujący poradzą sobie bez błędów terminala.

API pełna integracja — pełna dowolność developmentu

Dostępne są proste API oraz CLI — bezproblemowa integracja z VSCode i innymi narzędziami, obsługa automatycznego generowania kodu oraz bezpośrednie wywołania modeli. Przykład: w środowisku ServBay łatwo połączysz PHP, Node.js, Python, Go itd. z DeepSeek-R1 oraz MySQL do logowania rozmów. AI ściśle współgra z Twoją logiką biznesową.

API przez HTTPS — bezpieczne użytkowanie

Z myślą o wygodzie i bezpieczeństwie użytkownika, ServBay udostępnia API Ollama przez dedykowaną domenę https://ollama.servbay.host, przez co chronisz swój projekt bez ryzyka ujawnienia portu 11434.

A to nie wszystko, ServBay oferuje także...

Niskie koszty testów, szybka iteracja

W porównaniu do kosztownych chmur LLM, ServBay pozwala na tanie, lokalne eksperymenty i naukę. Uruchamiaj różne modele bez sieci i bez wydatków na usługi cloud — błyskawicznie sprawdzisz swoje pomysły.

Aktualizacja modeli jednym kliknięciem

Na platformie ServBay aktualizacja modeli jest wyjątkowo prosta. Bez komend terminala — kliknij „aktualizuj” przy modelu i gotowe — zawsze pracujesz na najnowszych wersjach.

Twórz lokalne aplikacje AI, prywatny asystent

Wymogi prywatności, niestabilne połączenie? Z ServBay możesz rozwijać i testować LLM offline — wszelkie dane zostają na Twoim urządzeniu. Twórz własne narzędzia AI — lokalny asystent kodera, generator dokumentów, FAQ-oparty na wiedzy — pełna prywatność, mniejsze opóźnienia, pełna samodzielność.

Najczęściej zadawane pytania

Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź nasze Centrum Pomocy.

Jakie są przewagi lokalnego LLM z ServBay wobec chmury?: Największe zalety ServBay to instalacja LLM jednym kliknięciem, lokalna praca, prywatność danych, tryb offline i niskie koszty. Wersja lokalna nie wymaga połączenia z siecią — dane są tylko u Ciebie.
Jakie modele językowe obsługuje ServBay?: ServBay obsługuje popularne LLMy open source: DeepSeek - r1, Llama 3.3, Mistral, Code Llama i inne. Lista może się powiększać przy nowych wersjach.
Czy ServBay nadaje się do produkcyjnych wdrożeń?: Tak, ServBay integruje PHP, Python, Node.js, Go i Ollama — idealnie do lokalnego developmentu, prototypowania i testowania. W przypadku produkcyjnych środowisk o dużej dostępności — możliwe są dedykowane wdrożenia.
Jak deweloper może korzystać z ServBay do developmentu AI?: ServBay to platforma managementu środowisk developerskich z gotowym PHP, Pythonem, Node.js, Go... oraz bazami i serwerami. Jednym kliknięciem instalujesz Ollama i korzystasz z modelu via REST API, tworzysz/przetestujesz lokalne aplikacje AI sterowane modelem.

Następna generacja narzędzi do zarządzania środowiskiem developerskim

1 aplikacja, 2 kliknięcia, 3 minuty do skonfigurowania swojego środowiska web developerskiego. Bez kompilacji oraz instalowania zależności, bez ingerencji w system. Zawiera liczne wersje języków programowania, baz danych, obsługę domen, certyfikatów SSL, serwera pocztowego i serwera reverse proxy.

Pobierz

Dokumentacja

Informacje o wydaniu

O nas