Self-Hosting

Usando a API de Web Search do Ollama em Python

Usando a API de Web Search do Ollama em Python

Construa agentes de busca com IA usando Python e Ollama

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.

Ollama vs. vLLM vs. LM Studio: A melhor maneira de executar LLMs localmente em 2026?

Ollama vs. vLLM vs. LM Studio: A melhor maneira de executar LLMs localmente em 2026?

Compare as melhores ferramentas de hospedagem local de LLMs em 2026. Maturidade de API, suporte a hardware, tool calling e casos de uso práticos.

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:

Instale e Use o Grafana no Ubuntu: Guia Completo

Instale e Use o Grafana no Ubuntu: Guia Completo

Domine a configuração do Grafana para monitoramento e visualização

Grafana é a plataforma open-source líder para monitoramento e observabilidade, transformando métricas, logs e rastros em insights acionáveis através de visualizações impressionantes.

Executando o FLUX.1-dev GGUF Q8 em Python

Executando o FLUX.1-dev GGUF Q8 em Python

Acelere o FLUX.1-dev com quantização GGUF

O FLUX.1-dev é um modelo poderoso de geração de imagens a partir de texto que produz resultados impressionantes, mas seu requisito de memória de 24GB+ torna-o desafiador de executar em muitos sistemas. A quantização GGUF do FLUX.1-dev oferece uma solução, reduzindo o uso de memória em aproximadamente 50%, mantendo a excelente qualidade de imagem.