Sirva e troque LLMs sem reinicializações.
Por muito tempo, o llama.cpp teve uma limitação flagrante:
você só podia servir um modelo por processo, e alternar significava reiniciar.
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.
Como instalar, configurar e usar o OpenCode
Eu continuo voltando a llama.cpp para inferência local — ela oferece um controle que o Ollama e outros abstraem, e simplesmente funciona. É fácil executar modelos GGUF interativamente com llama-cli ou expor uma API HTTP compatível com OpenAI com llama-server.
