Self-Hosting

Testei como o OpenCode funciona com vários LLMs hospedados localmente via Ollama e llama.cpp, e, para comparação, adicionei alguns modelos gratuitos do OpenCode Zen.

O maior salto de capacidade no OpenCode vem de agentes especializados: separação deliberada de orquestração, planejamento, execução e pesquisa.

OpenHands é uma plataforma de código aberto e agnóstica em relação ao modelo para agentes de desenvolvimento de software impulsionados por IA. Ele permite que um agente se comporte mais como um parceiro de programação do que como uma simples ferramenta de autocompletar.

O LocalAI é um servidor de inferência de auto-hospedagem, com prioridade local, projetado para funcionar como uma API OpenAI plug-and-play para executar cargas de trabalho de IA no seu próprio hardware (laptop, estação de trabalho ou servidor local).

O Oh My Opencode transforma o OpenCode em um harness de codificação multi-agente: um orquestrador delega trabalhos para agentes especialistas que executam em paralelo.

A inferência de LLM parece ser “apenas outra API” — até que a latência dispare, as filas se acumulem e suas GPUs fiquem com 95% de memória sem uma explicação óbvia.

O OpenClaw é um assistente de IA hospedado localmente projetado para funcionar com tempos de execução de LLM locais, como o Ollama, ou com modelos baseados em nuvem, como o Claude Sonnet.

O AWS S3 continua sendo a linha de base “padrão” para armazenamento de objetos: é totalmente gerenciado, fortemente consistente e projetado para durabilidade e disponibilidade extremamente altas.
Garage e MinIO são alternativas auto-hospedadas compatíveis com S3: o Garage é projetado para clusters pequenos a médios leves e geograficamente distribuídos, enquanto o MinIO enfatiza a ampla cobertura de recursos da API S3 e alto desempenho em implantações maiores.

Garage é um sistema de armazenamento de objetos de código aberto, auto-hospedado e compatível com S3, projetado para implantações de pequeno a médio porte, com forte ênfase em resiliência e distribuição geográfica.

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

A auto-hospedagem de LLMs mantém dados, modelos e inferência sob o seu controle – um caminho prático para soberania da IA para equipes, empresas e nações.

Executar grandes modelos de linguagem (LLMs) localmente oferece privacidade, capacidade offline e zero custo de API. Este teste revela exatamente o que se pode esperar de 14 LLMs populares LLMs no Ollama em uma RTX 4080.

O ecossistema Go continua a prosperar com projetos inovadores que abrangem ferramentas de IA, aplicativos auto-hospedados e infraestrutura de desenvolvimento. Esta análise examina os repositórios Go mais populares no GitHub deste mês.

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

Open WebUI é uma interface web auto-hospedada poderosa, extensível e repleta de recursos para interação com grandes modelos de linguagem.

vLLM é um motor de inferência e serviço de alto rendimento e eficiente em memória para Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), desenvolvido pelo Laboratório de Computação Sky da UC Berkeley.