Self-Hosting

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.

Hospedar LLMs localmente mantém dados, modelos e inferência sob seu controle – um caminho prático para a soberania de IA para equipes, empresas e nações.

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 14 LMs populares no Ollama com 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.

O NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) está agora disponível na Austrália nas principais lojas de computadores, com estoque local. Se você tem acompanhado os preços e disponibilidade globais do DGX Spark, terá interesse em saber que os preços na Austrália variam de A$ 6.249 a A$ 7.999, dependendo da configuração de armazenamento e do varejista.

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

Escolher o Melhor LLM para o Cognee exige equilibrar a qualidade da construção de grafos, as taxas de alucinação e as restrições de hardware. O Cognee desempenha-se melhor com modelos maiores e de baixa alucinação (32B+) através do Ollama, mas opções de tamanho médio funcionam para configurações mais leves.

A biblioteca Python do Ollama agora inclui capacidades nativas de busca web do OLlama. Com apenas algumas linhas de código, você pode aprimorar seus LLMs locais com informações em tempo real da web, reduzindo alucinações e melhorando a precisão.

Escolher a loja de vetores certa pode fazer ou quebrar o desempenho, o custo e a escalabilidade da sua aplicação RAG. Esta comparação abrangente cobre as opções mais populares em 2024-2025.

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

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

Executar LLMs localmente agora é prático para desenvolvedores, startups e até equipes empresariais. Mas escolher a ferramenta certa — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou outras — depende dos seus objetivos:

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