Best Ollama Local Model To USE
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@Chenglong-MS ya está trabajando en esto.
Desde el 16/6/2026.
Evaluación
Este issue todavía no se ha evaluado.
Descripción
I’ve tried a lot of the local models from Ollama, and pretty much none of them have been able to run Data Formulator for me. I was expecting better results since my laptop is definitely not low-end:
-
OMEN 16
-
Intel® Core™ i9-14900HX
-
RTX 5070 Laptop GPU (8 GB VRAM)
-
32 GB RAM
Even with this setup, I still haven’t found a local LLM that works well with Data Formulator. It feels like either the models I’m trying aren’t the right ones, or there’s something about Data Formulator’s requirements that’s not clear for local setups.
Could you help with:
- A list of Ollama models that are actually known to work with Data Formulator?
- The minimum specs you’d recommend (especially VRAM)?
- Any specific settings (quantization, context length, Ollama options) that should be used?
- If 8 GB VRAM is basically too small for this, what’s the smallest model that’s expected to work?
I’m hoping to get a working local setup and would really appreciate any guidance or a clear “these models work, these don’t” list.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 17.7k
- Forks
- 1.7k
- Merge medio
- 4 d 1 h
- PR fusionados (30 d)
- 8
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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