Vou configurar um llm local e um gpt privado com ollama rag na sua máquina

LLMs locais rodam no seu hardware, então seus dados nunca saem da sua infraestrutura. Sem chaves de API, sem custos de token, sem dependência de nuvem, sem limites de taxa. Troca: você fornece o poder de processamento. Para dados sensíveis ou uso de alto volume, local costuma ser mais barato e mais privado do que acesso via API.

Não. Com uma configuração totalmente local (Ollama mais um LLM de código aberto), seus dados, prompts e respostas permanecem no seu hardware. Implantações offline também funcionam. Se você optar por um sistema híbrido (LLM local com API na nuvem para algumas tarefas), eu marco quais partes acessam a internet para você ter total visibilidade.

Depende do modelo. Modelos pequenos de 7B (Llama 3.1 8B, Mistral 7B) rodam em um laptop com 16GB de RAM e uma GPU decente ou até só CPU. Modelos maiores de 70B precisam de mais de 32GB de RAM e uma GPU potente (RTX 4090, A100). Me envie suas especificações e eu recomendo o modelo ideal.

Perguntas gerais e conversas: Llama 3.1, Mistral. Geração de código: CodeLlama, DeepSeek Coder. Tarefas de raciocínio: Mixtral, DeepSeek R1. Contexto longo: Llama 3.1 extended. Multilíngue: Mistral, Qwen. Vou testar as opções no seu hardware e recomendar a melhor.

Sim. Eu crio sistemas RAG com bancos de dados vetoriais (Chroma, FAISS, Weaviate, Qdrant) para que seu LLM local possa responder perguntas de PDFs, CSVs, sites, Notion, MongoDB ou qualquer fonte de dados personalizada. Tudo roda na sua máquina.

Sim. Eu projeto as implantações para trocar entre LLMs locais e APIs na nuvem (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini) mudando um valor na configuração. Assim, você começa de forma privada ou econômica e depois escala para a nuvem se precisar de mais contexto ou velocidade.

Sim. Os planos Standard e Premium incluem o código fonte completo com direitos de uso comercial.

Depende do hardware. Um modelo de 7B no RTX 4090 gera de 50 a mais de 100 tokens por segundo, muitas vezes mais rápido que o ChatGPT. Configurações só com CPU rodam de 5 a 15 tokens por segundo, mais devagar, mas ainda funcionam para tarefas em lote. Compartilho benchmarks realistas para seu hardware específico.

Sim, para todos os três. Servidores Linux, laptops Windows ou Mac, VPS na nuvem (AWS, GCP, Hetzner, DigitalOcean) e hardware próprio. Containers Docker tornam a instalação portátil em qualquer um deles.

Por favor, clique em "Contact me" antes de fazer o pedido. Eu reviso suas especificações de hardware, caso de uso e sensibilidade dos dados em cerca de 10 minutos, e depois faço uma cotação personalizada. Assim evitamos surpresas para ambos.