Self-Hosting

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 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.

Hoje estamos analisando as GPUs de alto desempenho para consumidores e módulos de RAM.
Especificamente, estou olhando para
preços da RTX-5080 e RTX-5090, e 32GB (2x16GB) DDR5 6000.

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.

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

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.

A API de pesquisa web do Ollama permite que você amplie LLMs locais com informações da web em tempo real. Este guia mostra como implementar capacidades de pesquisa web em Go, desde chamadas simples da API até agentes de pesquisa completos.

O mercado de memória está experimentando uma volatilidade de preços sem precedentes no final de 2025, com preços da RAM disparando dramaticamente em todos os segmentos.

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

Vamos comparar os preços das principais GPUs de consumo para o topo, que são adequadas para LLMs em particular e para a IA em geral.
Especificamente, estou olhando para
preços do RTX-5080 e RTX-5090.