Ollama

Plugins de SEO para WordPress adicionam metadados, mapas do site, schema e uma camada de IA acima do núcleo do WordPress, e em 2026 essa camada inclui plugins que executam inferência em seu próprio hardware.

A SEO auto-hospedada agora abrange rastreadores, painéis do Search Console, rastreadores de posições, servidores MCP e IA local. Este guia compara as principais plataformas open-source e quais recursos funcionam sem APIs de SEO pagas.

Deep Research tornou-se uma categoria própria de software, não apenas um modelo apontado para uma caixa de pesquisa. Este artigo compara doze sistemas autogerenciados e as arquiteturas de pesquisa por trás deles.

Ollama e llama.cpp são frequentemente comparados como se fossem motores de inferência rivais. A escolha real está entre um serviço de modelos gerenciado e um toolkit que você opera diretamente.

Tanto o ROCm quanto o Vulkan aceleram GPUs AMD para a hospedagem local de LLMs, mas eles não são intercambiáveis. A escolha certa depende do motor, da GPU e da carga de trabalho.

Um modelo pode anunciar uma janela de contexto de 128K e ainda assim falhar com 40K tokens em uma GPU de 16 GB. O limite arquitetural nunca prometeu que pesos, cache de KV, buffers de computação e o compositor do ambiente gráfico caberiam no seu cartão ao mesmo tempo.

Cada chamada de API parece uma transação simples — até que uma quantidade suficiente delas se acumule, de modo que seus dados de ajuste fino, seus conjuntos de avaliação e seus esquemas de ferramentas fiquem moldados em torno de um único fornecedor, e a troca deixe de ser apenas uma mudança de roteamento.

Ollama é uma das formas mais simples de executar um modelo de linguagem local, mas a conveniência pode mascarar o momento em que um experimento local se torna um serviço de inferência compartilhado que necessita de melhor agendamento e observabilidade.

O Vane é uma das entradas mais pragmáticas no espaço de “busca com IA e citações”: um motor de respostas self-hosted que combina recuperação web em tempo real com LLMs locais ou na nuvem, mantendo toda a pilha sob seu controle.

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.

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.

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.

Se você está estudando geração aumentada por recuperação (RAG), esta seção explica embeddings de texto de forma simples — o que são, como se encaixam na pesquisa e recuperação, e como chamar duas configurações locais comuns em Python usando Ollama ou uma API HTTP compatível com OpenAI (como muitos servidores baseados em llama.cpp expõem).

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.

O OpenClaw é um assistente de IA auto-hospedado projetado para funcionar com tempos de execução de LLM locais, como Ollama, ou com modelos baseados em nuvem, como o Claude Sonnet.

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.