AI

A API de pesquisa web do Ollama permite que você amplie LLMs locais com informações da web em tempo real. Este guia mostra como implementar capacidades de pesquisa web em Go, desde chamadas simples da API até agentes de pesquisa completos.

O mercado de memória está experimentando uma volatilidade de preços sem precedentes no final de 2025, com preços da RAM disparando dramaticamente em todos os segmentos.

Implantação local de LLMs tornou-se cada vez mais popular, à medida que desenvolvedores e organizações buscam maior privacidade, menor latência e maior controle sobre sua infraestrutura de IA.

À medida que as cargas de trabalho de IA e ML tornam-se cada vez mais complexas, a necessidade de sistemas robustos de orquestração tornou-se ainda maior.
A simplicidade, o desempenho e a concorrência do Go tornam-no uma escolha ideal para construir a camada de orquestração de pipelines de ML, mesmo quando os próprios modelos são escritos em Python.

Embeddings cruzais representam uma revolução na inteligência artificial, permitindo compreensão e raciocínio entre diferentes tipos de dados dentro de um espaço de representação unificado.

A democratização da IA está aqui. Com LLMs de código aberto como Llama 3, Mixtral e Qwen agora rivalizando com modelos proprietários, as equipes podem construir infraestrutura poderosa de IA usando hardware de consumo - reduzindo custos enquanto mantêm o controle completo sobre a privacidade dos dados e o deployment.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) evoluiu muito além da simples busca por similaridade de vetores. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG representam a ponta da tecnologia dessas capacidades.

FLUX.1-dev é um modelo poderoso de geração de imagem a partir de texto que produz resultados impressionantes, mas seu requisito de memória de 24GB+ torna difícil executá-lo em muitos sistemas. Quantização GGUF de FLUX.1-dev oferece uma solução, reduzindo o uso de memória em aproximadamente 50% enquanto mantém a excelente qualidade das imagens.

Configurar tamanhos de contexto no Docker Model Runner é mais complexo do que deveria ser.

Black Forest Labs lançou FLUX.1-Kontext-dev, um avançado modelo de IA de imagem para imagem que aumenta imagens existentes usando instruções de texto.

Docker Model Runner é a ferramenta oficial do Docker para executar modelos de IA localmente, mas habilitar a aceleração da GPU da NVidia no Docker Model Runner requer uma configuração específica.

A otimização de tokens é a habilidade crítica que separa as aplicações de LLM custo-efetivas das experiências que consomem orçamento.

Immich é uma solução revolucionária de gestão de fotos e vídeos de código aberto e auto-hospedada que lhe dá o controle total sobre suas memórias. Com recursos que rivalizam com o Google Photos, incluindo reconhecimento facial impulsionado por IA, pesquisa inteligente e backup automático móvel, tudo isso mantendo seus dados privados e seguros no seu próprio servidor.

Fui atrás de alguns testes de desempenho interessantes do GPT-OSS 120b em execução no Ollama em três plataformas diferentes: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio e RTX 4080. O modelo GPT-OSS 120b da biblioteca Ollama tem 65GB, o que significa que ele não cabe na VRAM de 16GB de um RTX 4080 (ou no mais novo RTX 5080).

O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) está revolucionando a forma como os assistentes de IA interagem com fontes de dados externas e ferramentas. Neste guia, exploraremos como construir servidores MCP em Python, com exemplos focados nas capacidades de busca na web e raspagem.

Docker Model Runner (DMR) é a solução oficial do Docker para executar modelos de IA localmente, introduzida em abril de 2025. Este guia rápido fornece uma referência rápida para todos os comandos essenciais, configurações e melhores práticas.