LLM

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.

Nvidia está prestes a lançar NVIDIA DGX Spark - pequeno supercomputador de IA baseado na arquitetura Blackwell com 128+GB de memória unificada e 1 PFLOPS de desempenho de IA. Dispositivo interessante para executar LLMs.

Aqui temos uma descrição do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP), notas breves sobre como implementar um servidor MCP em Go, incluindo a estrutura da mensagem e especificações do protocolo.

Como o Ollama padrão não possui uma API de rerank direta, você precisará implementar reranking usando o Qwen3 Reranker em GO gerando embeddings para pares de consulta-documento e classificando-os.

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

Este pequeno exemplo de código Go para reranking está chamando o Ollama para gerar embeddings para a consulta e para cada documento candidato, em seguida, classificando em ordem decrescente pela similaridade do cosseno.

Os modelos Qwen3 Embedding e Reranker são as últimas liberações da família Qwen, especificamente projetados para tarefas avançadas de embedding de texto, recuperação e reclassificação.

Como os canais PCIe afetam o desempenho dos LLM? Dependendo da tarefa. Para treinamento e inferência com múltiplos GPUs - a perda de desempenho é significativa.

Na biblioteca de modelos do Ollama existem modelos que são capazes de converter conteúdo HTML em Markdown, o que é útil para tarefas de conversão de conteúdo. Este guia faz parte do nosso Ferramentas de Documentação em 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Fluxos de Trabalho de Impressão hub.

• Pesquisa é ideal para recuperação rápida e direta de informações usando palavras-chave.
• Pesquisa Profunda destaca-se por compreender o contexto e a intenção, entregando resultados mais relevantes e abrangentes para consultas complexas.

Listarei aqui algumas ferramentas de codificação assistidas por IA e Assistentes de Codificação com IA e seus lados positivos.

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.

Tenho uma teoria para testar - se utilizar todos os núcleos em uma CPU Intel aumentaria a velocidade dos LLMs? Estou incomodado com o fato de que o novo modelo gemma3 27 bit (gemma3:27b, 17GB no ollama) não está cabendo na VRAM de 16GB da minha GPU, e está rodando parcialmente na CPU.

No meio do caos do mundo moderno, aqui estou comparando especificações técnicas de diferentes cartões adequados para tarefas de IA
(Deep Learning,
Detecção de Objetos
e LLMs).
No entanto, todos são extremamente caros.

Quando o servidor Ollama recebe duas solicitações ao mesmo tempo, seu comportamento depende de sua configuração e dos recursos do sistema disponíveis.