Controle a carga do Hermes Kanban no seu LLM self-hosted.
O Hermes Agent é fornecido com um quadro no estilo Kanban e o Hermes Gateway, que podem saturar seu LLM auto-hospedado se muitos tasks forem despachados ao mesmo tempo.
O MinIO CE estará efetivamente fora de suporte em 2026.
A MinIO Community Edition deixou de ser uma configuração padrão segura para novos sistemas em produção.
Sirva e troque LLMs sem reinicializações.
Por muito tempo, o llama.cpp teve uma limitação flagrante:
você só podia servir um modelo por processo, e alternar significava reiniciar.
Plugins primeiro. Nomenclatura de habilidades em resumo.
Este artigo trata dos plugins do OpenClaw — pacotes nativos de gateway que adicionam canais, provedores de modelos, ferramentas, voz, memória, mídia, pesquisa web e outras superfícies de tempo de execução.
Instalação e guia rápido do Hermes Agent para desenvolvedores
O Hermes Agent é um assistente de IA auto-hospedado e agnóstico de modelos que roda em uma máquina local ou em um VPS de baixo custo, opera através de interfaces de terminal e mensagens e melhora ao longo do tempo transformando tarefas repetitivas em habilidades reutilizáveis.
Acesso remoto ao Ollama sem portas públicas
Ollama está em seu melhor quando é tratado como um daemon local: a CLI e seus aplicativos se comunicam com uma API HTTP em loopback, e o resto da rede nunca fica sabendo que ele existe.
Servidor Ollama com prioridade na criação, GPU e persistência.
Ollama funciona muito bem em hardware nativo. Ele fica ainda mais interessante quando o tratamos como um serviço: um endpoint estável, versões fixas, armazenamento persistente e uma GPU que está disponível ou simplesmente não está.
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.
Streaming com estado, checkpoints, K8s, PyFlink, Go.
O Apache Flink é uma estrutura para computações com estado sobre fluxos de dados ilimitados e limitados.
Grafos, Cypher, vetores e endurecimento de operações.
O Neo4j é a ferramenta a que você recorre quando as relações são os dados. Se o seu domínio se parece com um quadro branco cheio de círculos e setas, forçá-lo em tabelas é doloroso.
Atualize as URLs de push nos motores de busca após a implantação.
Sites estáticos e blogs mudam sempre que você faz o deploy. Motores de busca que suportam IndexNow podem aprender sobre essas mudanças sem esperar pelo próximo rastreamento cego.
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.
Instale o Kafka 4.2 e transmita eventos em minutos.
A linha de lançamento 4.2.0 do Apache Kafka é a atualmente suportada e constitui a melhor base para um guia de início rápido moderno, uma vez que o Kafka 4.x é totalmente livre de ZooKeeper e construído em torno do KRaft por padrão.
Troque modelos de LLM locais a quente sem alterar os clientes.
Em breve, você estará alternando entre vLLM, llama.cpp e mais — cada pilha em sua própria porta. Tudo a jusante ainda quer uma única URL base /v1; caso contrário, você continuará trocando portas, perfis e scripts pontuais. O llama-swap é o proxy /v1 antes dessas pilhas.
O desenvolvimento de software envolve Git para controle de versão, Docker para containerização, bash para automação, PostgreSQL para bancos de dados e VS Code para edição — juntamente com incontáveis outras ferramentas que fazem ou quebram sua produtividade. Esta página reúne os atalhos essenciais, fluxos de trabalho e comparações de que você precisa para trabalhar com eficiência em todo o stack de desenvolvimento.
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).
