Ollama

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

Hospedar LLMs localmente mantém dados, modelos e inferência sob seu controle – um caminho prático para a soberania de IA para equipes, empresas e nações.

Rodar modelos de linguagem grandes localmente oferece privacidade, capacidade de uso offline e zero custos de API. Este benchmark revela exatamente o que se pode esperar de 14 modelos populares de LLMs no Ollama em uma RTX 4080.

O ecossistema Go continua a prosperar com projetos inovadores que abrangem ferramentas de IA, aplicativos auto-hospedados e infraestrutura de desenvolvimento. Esta análise examina os repositórios Go mais populares no GitHub deste mês.

Open WebUI é uma interface web auto-hospedada poderosa, extensível e rica em recursos para interagir com modelos de linguagem de grande porte (LLMs).

O NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) está agora disponível na Austrália nas principais lojas de computadores, com estoque local. Se você tem acompanhado os preços e disponibilidade globais do DGX Spark, terá interesse em saber que os preços na Austrália variam de A$ 6.249 a A$ 7.999, dependendo da configuração de armazenamento e do varejista.

Cognee é um framework em Python para construir grafos de conhecimento a partir de documentos usando LLMs. Mas ele funciona com modelos auto-hospedados?

Ao trabalhar com Modelos de Linguagem Grande (LLMs) em produção, obter saídas estruturadas e com segurança de tipos é fundamental. Dois frameworks populares — BAML e Instructor — adotam abordagens diferentes para resolver este problema.

Escolher o Melhor LLM para o Cognee exige equilibrar a qualidade da construção de grafos, as taxas de alucinação e as restrições de hardware. O Cognee desempenha-se melhor com modelos maiores e de baixa alucinação (32B+) através do Ollama, mas opções de tamanho médio funcionam para configurações mais leves.

A biblioteca Python do Ollama agora inclui capacidades nativas de busca web Ollama. Com apenas algumas linhas de código, você pode aprimorar seus LLMs locais com informações em tempo real da web, reduzindo alucinações e melhorando a precisão.

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

Executar LLMs localmente é agora viável para desenvolvedores, startups e até mesmo equipes de empresas.
Mas escolher a ferramenta certa — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou outras — depende dos seus objetivos:

A democratização da IA chegou. Com LLMs de código aberto como Llama, Mistral e Qwen rivalizando agora com modelos proprietários, as equipes podem construir uma poderosa infraestrutura de IA usando hardware de consumo - reduzindo drasticamente os custos enquanto mantêm controle total sobre a privacidade dos dados e a implantação.

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

Execução local de grandes modelos de linguagem (LLMs) tornou-se cada vez mais popular devido à privacidade, controle de custos e capacidades offline. O cenário mudou significativamente em abril de 2025, quando a Docker introduziu o Docker Model Runner (DMR), sua solução oficial para implantação de modelos de IA.

Este guia fornece uma visão abrangente dos SDKs em Go para Ollama e compara seus conjuntos de recursos.