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Run an AI Large Language Model (LLM) at home on your GPU

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3-Second Blueprint (English)

  1. Docker Desktop with WSL2 GPU pass-through runs the official Ollama container to serve local LLMs on consumer hardware.
  2. Meta's 8-billion-parameter Llama 3.1 model takes roughly 5 GB of VRAM, enabling fast local chat and code generation.
  3. A Python Ollama client orchestrated via Docker Compose auto-pulls the model and classifies comments at ~3 items/sec.
Ollama Docker containerLlama 3.1 (8B)WSL2 GPU pass-throughPython ollama clientDocker Compose

3-Sekunden-Fazit (Deutsch)

  1. Docker Desktop mit WSL2-GPU-Durchreichung startet den offiziellen Ollama-Container für lokale LLMs auf eigener Hardware.
  2. Metas Llama-3.1-Modell mit 8 Milliarden Parametern belegt rund 5 GB VRAM und ermöglicht schnelle lokale Inferenz.
  3. Ein per Docker Compose orchestrierter Python-Client lädt das Modell bei Bedarf und prüft rund drei Kommentare pro Sekunde.
Ollama-Docker-ContainerLlama 3.1 (8B)WSL2-GPU-DurchreichungPython-Ollama-ClientDocker Compose

Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.