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Vou configurar deepseek harness e agente de IA local com llama cpp
Lucas L.
Sobre este Serviço
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Transforme sua GPU em um agente de IA privado sem taxas por token.
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DeepSeek Harness + llama.cpp é a pilha de IA local de código aberto mais poderosa. Harness oferece uma estrutura de agente com suporte a plugins; llama.cpp fornece inferência que é 2 a 5 vezes mais rápida que Ollama.
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Vou configurar tudo para você em uma sessão.
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O que você recebe:
- DeepSeek Harness (dsh) instalado e configurado
- llama.cpp compilado a partir do código fonte com aceleração de GPU
- llama-server rodando como uma API REST de produção
- O modelo adequado ao seu VRAM
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Pilha: DeepSeek Harness + llama-server + modelos GGUF (Qwen, Gemma, DeepSeek, Llama, Mistral...)
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O que preciso: Seu sistema operacional, especificações da GPU e qual modelo você quer.
Conheça mais sobre Lucas L.
Lucas L.
Remote IT Support Windows Printers Virtual Machines Local AI Setup
- A partir deArgentina
- Membro desdenov. de 2025
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega1 mês
Idiomas
Espanhol, Inglês
I'm a remote IT support specialist with 10+ years of hands-on experience in Windows environments, networking, and technical support.
I help individuals and small businesses with:
• Virtual machine setup (VMware, VirtualBox, Hyper-V)
• Local AI installation (Ollama, LM Studio, DeepSeek)
• Printer installation & troubleshooting (USB, WiFi, LAN)
• Windows repairs, driver fixes, and PC optimization
Every session is remote, fast, and frustration-free. If I can't fix it, you pay nothing.
Message me before ordering if you're unsure which service fits your needs — I'm here to help.
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Perguntas frequentes
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Isso vai funcionar no meu hardware?
Compartilhe sua configuração de GPU (NVIDIA/AMD/Apple Silicon) ou apenas CPU antes de fazer o pedido. Vou confirmar.
Qual modelo devo usar?
Vou recomendar um com base na sua VRAM. Modelos maiores = melhor qualidade, mais memória necessária.
Ollama é mais fácil. Por que llama.cpp?
llama.cpp é 2 a 5 vezes mais rápido e te dá controle total. Harness funciona com ambos, mas o backend do llama.cpp é o que oferece melhor desempenho.
