Quando migrar do Ollama para o vLLM
Ollama é uma das formas mais fáceis de executar um modelo de linguagem local, mas a conveniência pode esconder o momento em que um experimento local se torna um serviço de inferência compartilhado que precisa de melhor agendamento e observabilidade.
Escolha o fluxo de trabalho de contêineres adequado.
Docker Compose e Podman Quadlet resolvem problemas sobrepostos, mas vêm de centros de design diferentes, e a escolha entre eles depende de você pensar em pilhas de aplicativos ou em serviços Linux.
Docker Compose no boot, gerenciado pelo systemd.
O Docker Compose em um servidor Linux deve iniciar na boot, parar limpaamente durante o desligamento e sobreviver a reinicializações sem intervenção manual.
Escolha o caminho de instalação do Docker correto no Ubuntu.
Instalar o Docker no Ubuntu deveria ser simples, mas na prática, várias opções relacionadas ao Docker competem pelo mesmo nome de comando, cada uma com empacotamento, comportamento de atualização e implicações de segurança diferentes.
Busca de IA autohospedada com LLMs locais
Vane é uma das entradas mais pragmáticas no espaço de “busca de IA com citações”: um motor de respostas auto-hospedado que combina recuperação da web em tempo real com LLMs locais ou na nuvem, mantendo toda a pilha sob seu controle.
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 -
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.
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.
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.
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.
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 — além de inúmeras outras ferramentas que podem fazer ou quebrar sua produtividade. Esta página reúne os cheatsheets (folhas de referência), fluxos de trabalho e comparações essenciais que você precisa para trabalhar eficientemente em toda a pilha de desenvolvimento.
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).
Monitorar LLM com Prometheus e Grafana
A inferência de LLM parece ser “apenas outra API” — até que a latência dispare, as filas se acumulem e suas GPUs fiquem com 95% de memória sem uma explicação óbvia.
