Ollama

A Ollama tornou-se rapidamente uma das ferramentas mais populares para executar LLMs localmente.

Sua CLI simples e gestão de modelos simplificada tornaram-na uma opção preferencial para desenvolvedores que desejam trabalhar com modelos de IA fora da nuvem.

O Ollama hospedado localmente permite executar modelos de linguagem grandes na sua própria máquina, mas usá-lo via linha de comando não é amigável. Aqui estão vários projetos de código aberto que oferecem interfaces estilo ChatGPT que se conectam a uma instância local do Ollama.

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

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

Este pequeno Exemplo de código Go para reranking que chama o Ollama para gerar embeddings é usado para a consulta e para cada documento candidato, ordenando em ordem decrescente por similaridade cosseno.

Os modelos Qwen3 de Embedding e Reranker são os lançamentos mais recentes da família Qwen, projetados especificamente para tarefas avançadas de incorporação (embedding), recuperação e reclassificação de texto.

Como as Pistas PCIe Afetam o Desempenho de LLM? Depende da tarefa. Para treinamento e inferência multi-GPU, a queda de desempenho é significativa.

Na biblioteca de modelos do Ollama, existem modelos capazes de converter conteúdo HTML para Markdown, o que é útil para tarefas de conversão de conteúdo.

Listarei aqui algumas ferramentas de codificação assistida por IA e Assistentes de Codificação com IA e seus aspectos positivos.

Tenho uma teoria para testar: se utilizar todos os núcleos de uma CPU Intel aumentaria a velocidade dos LLMs? Isso tem me incomodado: o novo modelo gemma3 de 27 bilhões (gemma3:27b, 17GB no Ollama) não cabe nos 16GB de VRAM da minha GPU e está rodando parcialmente na CPU.

Este guia explica como o Ollama lida com solicitações paralelas (concorrência, filas e limites de recursos) e como ajustá-lo usando a variável de ambiente OLLAMA_NUM_PARALLEL (e controles relacionados).

A primeira geração de modelos de raciocínio da DeepSeek com desempenho comparável ao OpenAI-o1, incluindo seis modelos densos destilados do DeepSeek-R1 com base em Llama e Qwen.

Este resumo de comandos (cheatsheet) da CLI do Ollama foca nos comandos que você usa todos os dias (ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, gerenciamento de modelos e fluxos de trabalho comuns), com exemplos que você pode copiar/colar.

Não foi muito tempo atrás que foi lançado. Vamos dar uma olhada e testar como o Mistral Small se compara a outros LLMs.

Reranking é uma segunda etapa na Geração Aumentada por Recuperação (RAG) sistemas, situada exatamente entre a Recuperação e a Geração.

Comida incrível é um prazer também para os seus olhos. Mas, neste post, compararemos dois sistemas de busca baseados em IA, Farfalle e Perplexica.