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 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.
Embeddings RAG - Python, Ollama, APIs da OpenAI.
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).
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.
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 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.
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.
Instale o OpenClaw localmente com o Ollama
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.
