LLM

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

Strategic guide to hosting large language models locally, on consumer hardware, in containers, 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.
Aqui: o que é a soberania em IA, quais aspectos e métodos são usados para construí-la, como a auto-hospedagem de LLMs se encaixa, e como países estão abordando o desafio.

Executar modelos de linguagem grandes localmente oferece privacidade, capacidade offline e zero custos de API. Este benchmark revela exatamente o que se pode esperar de 9 populares LLMs no Ollama no RTX 4080.

O ecossistema Python este mês é dominado pelas habilidades do Claude e pela ferramenta de agentes de IA. Este resumo analisa os repositórios Python mais populares no GitHub.

O ecossistema Rust está explodindo com projetos inovadores, especialmente em ferramentas de codificação de IA e aplicações de terminal. Este resumo analisa os principais repositórios de Rust em tendência no GitHub deste mês.

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.

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 alta 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.

A proliferação de conteúdo gerado por IA criou um novo desafio: distinguir escrita humana genuína de “IA slop” - texto sintético de baixa qualidade, produzido em massa.

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

Quando se trabalha com Modelos de Linguagem de Grande Porte em produção, obter saídas estruturadas e com segurança de tipos é crítico. Dois frameworks populares - BAML e Instructor - abordam esse problema de formas diferentes.

Escolher o Melhor LLM para Cognee exige equilibrar a qualidade da construção de gráficos, as taxas de alucinação e as restrições de hardware.
Cognee se destaca com modelos maiores e de 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.