Self-Hosting

A inferência de LLM parece “apenas outra API” — até que ocorram picos de latência, filas se formem novamente e seus GPUs fiquem em 95% de memória sem explicação óbvia.

OpenClaw é um assistente de IA auto-hospedado projetado para funcionar com runtimes locais de LLM, como o Ollama, ou com modelos baseados em nuvem, como o Claude Sonnet.

AWS S3 permanece como “padrão” para armazenamento de objetos: é totalmente gerenciado, com consistência forte e projetado para uma durabilidade e disponibilidade extremamente altas.
Garage e MinIO são alternativas auto-hospedadas, compatíveis com S3: o Garage é projetado para clusters leves, geodistribuídos, de pequeno a médio porte, enquanto o MinIO enfatiza a ampla cobertura de recursos da API S3 e o desempenho elevado em implantações maiores.

Garage é um sistema de armazenamento de objetos compatível com S3, de código aberto e auto-hospedado, projetado para implantações de pequeno a médio porte, com um forte ênfase em resiliência e distribuição geográfica.

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.

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.

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

O ecossistema Go continua a prosperar com projetos inovadores que abrangem ferramentas de IA, aplicações auto-hospedadas e infraestrutura para desenvolvedores. Este resumo analisa os principais repositórios de Go em tendência no GitHub deste mês.

Hoje estamos analisando as GPUs de alto desempenho para consumidores e módulos de RAM.
Especificamente, estou olhando para
preços da RTX-5080 e RTX-5090, e 32GB (2x16GB) DDR5 6000.

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.

O
NVIDIA DGX Spark
(GB10 Grace Blackwell) está
agora disponível na Austrália
em grandes varejistas de PCs com estoque local.
Se você tem acompanhado o
preço e disponibilidade globais do DGX Spark,
você ficará interessado em saber que os preços na Austrália variam de $6.249 a $7.999 AUD, dependendo da configuração de armazenamento e do varejista.

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

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.

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

Escolher o armazenamento de vetores certo pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso no desempenho, custo e escalabilidade da sua aplicação RAG. Esta comparação abrangente abrange as opções mais populares de 2024-2025.