LLM Hosting

Tenho voltado constantemente a llama.cpp para inferência local — ele oferece controle que o Ollama e outros abstraem, e simplesmente funciona. Fácil de executar modelos GGUF interativamente com llama-cli ou expor uma API HTTP compatível com OpenAI com llama-server.

Auto-hospedagem de LLMs mantém os dados, modelos e inferência sob seu controle - um caminho prático para soberania em IA para equipes, empresas e nações.

Open WebUI é uma poderosa, extensível e rica em recursos interface web autosservida para interagir com modelos de linguagem grandes.

vLLM é um motor de inferência e servidores de alto throughput e eficiência de memória para Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), desenvolvido pelo Sky Computing Lab da UC Berkeley.

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

Rodar LLMs localmente agora é prático para desenvolvedores, startups e até equipes empresariais.
Mas escolher a ferramenta certa — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou outras — depende dos seus objetivos:

Configurar tamanhos de contexto no Docker Model Runner é mais complexo do que deveria ser.

Docker Model Runner é a ferramenta oficial do Docker para executar modelos de IA localmente, mas habilitar a aceleração da GPU da NVidia no Docker Model Runner requer uma configuração específica.

Docker Model Runner (DMR) é a solução oficial do Docker para executar modelos de IA localmente, introduzida em abril de 2025. Esta folha de dicas fornece uma referência rápida para todos os comandos essenciais, configurações e melhores práticas.

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

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

Neste post, vamos explorar duas formas de conectar seu aplicativo Python ao Ollama: 1. Via HTTP REST API; 2. Via a biblioteca oficial do Ollama para Python.

Ollama tornou-se rapidamente uma das ferramentas mais populares para executar LLMs localmente.
Sua CLI simples e sua gestão de modelos aprimorada tornaram-na uma opção preferida para desenvolvedores que desejam trabalhar com modelos de IA fora do cloud.

O Ollama hospedado localmente permite que você execute modelos de linguagem grandes em sua própria máquina, mas usar o Ollama via linha de comando não é amigável para o usuário.
Aqui estão vários projetos de código aberto que oferecem interfaces do tipo ChatGPT que se conectam a um Ollama local.

Neste teste, estou comparando como diferentes LLMs hospedados no Ollama traduzem páginas Hugo em inglês para o alemão.

Usar LLMs não é muito caro, talvez não haja necessidade de comprar uma nova GPU incrível. Aqui está uma lista se provedores de LLM na nuvem com LLMs que eles hospedam.