Compare Docker Model Runner e Ollama para LLM local
Executar grandes modelos de linguagem (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.
Integre o Ollama com Go: guia do SDK, exemplos e melhores práticas para produção.
Este guia fornece uma visão abrangente dos disponíveis SDKs Go para Ollama e compara seus conjuntos de funcionalidades.
Comparando velocidade, parâmetros e desempenho desses dois modelos
Aqui está uma comparação entre Qwen3:30b e GPT-OSS:20b
focando em seguir instruções e parâmetros de desempenho, especificações e velocidade.
+ Exemplos Específicos Utilizando LLMs de Pensamento
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.
Não muito agradável.
Modelos GPT-OSS do Ollama têm problemas recorrentes ao lidar com saídas estruturadas, especialmente quando usados com frameworks como LangChain, OpenAI SDK, vllm e outros.
Alguns modos de obter saída estruturada do Ollama
Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) são poderosos, mas, em produção, raramente queremos parágrafos livres. Em vez disso, queremos dados previsíveis: atributos, fatos ou objetos estruturados que você pode alimentar em um aplicativo. Isso é Saída Estruturada de LLM.
Meu próprio teste de escalonamento do modelo ollama
Aqui estou comparando quanto de VRAM a nova versão do Ollama aloca para o modelo com a versão anterior do Ollama. A nova versão é pior.
Minha visão sobre o estado atual do desenvolvimento do Ollama
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.
Visão geral rápida das interfaces de usuário mais proeminentes para Ollama em 2025
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.
Implementando RAG? Aqui estão alguns trechos de código em Go - 2...
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.
qwen3 8b, 14b e 30b, devstral 24b, mistral small 24b
Neste teste, estou comparando como diferentes LLMs hospedados no Ollama traduzem páginas Hugo em inglês para o alemão.
Implementando RAG? Aqui estão alguns trechos de código em Golang.
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.
Novos LLMs incríveis disponíveis no Ollama
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.
Pensando em instalar uma segunda GPU para LLMs?
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.
LLM para extrair texto de HTML...
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.
Cursor AI vs GitHub Copilot vs Cline AI vs...
Listarei aqui algumas ferramentas de codificação assistidas por IA e Assistentes de Codificação com IA e seus lados positivos.
