Este guia detalha a configuração e execução de LLMs locais em sistemas Linux, abordando requisitos de hardware, comparação de frameworks como llama.cpp e Ollama, e recomendações de modelos e formatos de quantização. O objetivo é auxiliar na implantação eficiente de LLMs localmente para privacidade, baixa latência e economia de custos.
Este guia prático detalha o processo de configuração de Large Language Models (LLMs) localmente, visando economia de custos e privacidade de dados. Ele aborda os requisitos de hardware, compara frameworks como llama.cpp e Ollama, e oferece um passo a passo para a instalação.
Este artigo explica como executar agentes de IA localmente no seu próprio hardware, garantindo privacidade, economia de custos e capacidade offline. Ele detalha a pilha tecnológica comum, como Ollama e OpenClaw, os requisitos de hardware e as limitações em comparação com modelos de nuvem.