Instalação e início rápido do Hermes Agent para desenvolvedores
O Hermes Agent é um assistente de IA auto-hospedado e agnóstico em relação ao modelo, que é executado em uma máquina local ou em um VPS de baixo custo, opera por meio de interfaces de terminal e mensagens e melhora com o tempo, transformando tarefas repetidas em habilidades reutilizáveis.
Instale o TGI, desenvolva rapidamente e depure ainda mais rápido.
A Inferência de Geração de Texto (TGI) tem uma energia muito específica. Não é o mais novo na rua da inferência, mas é aquele que já aprendeu como a produção quebra -
Velocidade de tokens do llama.cpp em 16 GB de VRAM (tabelas).
Aqui estou comparando a velocidade de vários LLMs rodando em GPU com 16GB de VRAM e escolhendo o melhor para auto-hospedagem.
Servidor Ollama com prioridade na composição, suporte a GPU e persistência.
Ollama funciona muito bem em metal nu. Torna-se ainda mais interessante quando tratado como um serviço: um endpoint estável, versões fixas, armazenamento persistente e uma GPU que está disponível ou não.
HTTPS Ollama sem interromper as respostas em streaming.
Executar o Ollama atrás de um proxy reverso é a maneira mais simples de obter HTTPS, controle de acesso opcional e comportamento de streaming previsível.
Execute modelos abertos com rapidez usando o SGLang.
O SGLang é um framework de serviço de alto desempenho para grandes modelos de linguagem e modelos multimodais, construído para fornecer inferência de baixa latência e alto throughput, desde uma única GPU até clusters distribuídos.
Troca quente de LLMs locais sem alterar os clientes.
Em breve, você estará equilibrando vLLM, llama.cpp e mais — cada pilha em sua própria porta. Tudo a jusante ainda deseja uma URL base /v1; caso contrário, você continuará movendo portas, perfis e scripts pontuais. O llama-swap é o proxy /v1 antes dessas pilhas.
A maioria das configurações de IA local começa com um modelo e um runtime.
O que realmente ocorre quando você executa o Ultrawork.
Oh My Opencode promete uma “equipe de desenvolvedores de IA virtual” — Sisyphus orquestrando especialistas, tarefas executando em paralelo e a mágica palavra-chave ultrawork ativando tudo isso.
Teste do LLM OpenCode — estatísticas de codificação e precisão
Testei como o OpenCode funciona com vários LLMs hospedados localmente no Ollama e llama.cpp, e, para comparação, adicionei alguns modelos gratuitos do OpenCode Zen.
Conheça o Sisyphus e sua equipe de agentes especializados.
O maior salto de capacidade no OpenCode vem de agentes especializados: separação deliberada de orquestração, planejamento, execução e pesquisa.
Início rápido do OpenHands CLI em minutos
OpenHands é uma plataforma de código aberto e agnóstica em relação ao modelo para agentes de desenvolvimento de software impulsionados por IA. Ele permite que um agente se comporte mais como um parceiro de programação do que como uma simples ferramenta de autocompletar.
Hospede APIs compatíveis com OpenAI com o LocalAI em minutos.
O LocalAI é um servidor de inferência de auto-hospedagem, com prioridade local, projetado para funcionar como uma API OpenAI plug-and-play para executar cargas de trabalho de IA no seu próprio hardware (laptop, estação de trabalho ou servidor local).
Instale o Oh My Opencode e desenvolva mais rápido.
O Oh My Opencode transforma o OpenCode em um harness de codificação multi-agente: um orquestrador delega trabalhos para agentes especialistas que executam em paralelo.
Como instalar, configurar e usar o OpenCode
Continuo voltando ao llama.cpp para inferência local — ele oferece um controle que o Ollama e outros abstraem, e simplesmente funciona. É fácil executar modelos GGUF interativamente com llama-cli ou expor uma API HTTP compatível com a OpenAI com llama-server.
A Inteligência Artificial está remodelando a forma como o software é escrito, revisado, implantado e mantido. Desde assistentes de codificação com IA até a automação GitOps e fluxos de trabalho DevOps, os desenvolvedores agora dependem de ferramentas impulsionadas por IA em todo o ciclo de vida do software.
