LLM Hosting

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.

Implantação local de LLMs tornou-se cada vez mais popular à medida que desenvolvedores e organizações buscam privacidade aprimorada, latência reduzida e maior controle sobre sua infraestrutura de IA.

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 modelos de linguagem grande (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.

Primeira geração dos modelos de raciocínio da DeepSeek com desempenho comparável ao de OpenAI-o1, incluindo seis modelos densos destilados a partir do DeepSeek-R1 baseados em Llama e Qwen.