Original en inglés: https://argusic.com/subject/olla
olla
Proxy ligero de alto rendimiento y balanceador de carga para infraestructura LLM. Enrutamiento inteligente, conmutación por error automática y descubrimiento unificado de modelos en backends de inferencia locales y remotos.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webGoApache-2.0commit bb0612193168
Go, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, amd, golang, intel, llama cpp, llamacpp, llm inference y llm proxy.
olla funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 2 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Olla v0.0.x builds from source with Go 1.24.13, starts on localhost:40114, serves health endpoint returning healthy, passes all 42 test packages, validates configuration, accepts and responds to HTTP requests, and passes the make ready pre-commit gate (test + fmt + vet).
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 92 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- Go 1.24.13 binary not found in PATH1 minuto
- Tiempo de instalación
- 2 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 6 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- curl http://localhost:40114/internal/health returned 200 with body {"status":"healthy"}; go test ./... passed all 42 test packages with 0 failures; make ready passed (test-short, test-race, fmt, vet); config validation passed
- Tokens de modelo usados
- 39.059
- Commit exacto probado
- bb0612193168
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
ok github.com/thushan/olla/test/cmd/ollamock (cached) ok github.com/thushan/olla/test/config_docs (cached) ok github.com/thushan/olla/test/integration (cached) exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && export PATH="/tmp/go/bin:$PATH" && go test ./... -count=1 2>&1 | grep… succeeded in 41174ms: 42 42 test packages passed, 0 failures. Everything is solid. 2026-10-24T19:22:03.563056Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a16… tokens used 39,059 42 test packages passed, 0 failures. Everything is solid.
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Se instaló en 2 minutos, más rápido que la mediana de los 230 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, olla fue el 39.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,06 |
Temas (de GitHub)
aiamdgolangintelllama-cppllamacppllm-inferencellm-proxyllm-routerllm-routinglmstudiolocal-aimlxnvidiaollamaproxyself-hostedself-hosted-aisglangvllm
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/olla)Preguntas
- ¿Funciona olla?
- olla funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 2 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic olla?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit bb0612193168. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar olla?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,06 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda olla en instalarse?
- 2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita olla una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar olla?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara olla con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, olla fue el 39.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de olla?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.