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Guias práticos sobre VRAM, Mac, quantização, modelos de código e modelos locais de visão.
Guia de memória de vídeo
De 6 GB, 8 GB, 12 GB, 24 GB a 48 GB, explique como o volume dos parâmetros do modelo, a versão quantizada, o cache KV e a sobrecarga do sistema se combinam para determinar se ele pode ser carregado.
Ler artigoChip de maçã
Explique por que a memória total do Mac não pode ser usada como memória de vídeo e como escolher o modelo adequado para máquinas de 16 GB, 32 GB, 64 GB e 128 GB.
Ler artigoQuantificar
A quantificação GGUF mais comum de uso de memória, perda de qualidade e compensação de velocidade ajuda os usuários a compreender as três preferências de prioridade de qualidade, equilíbrio e contexto longo.
Ler artigomodelo de programação
A partir dos quatro cenários de geração de código, interpretação, reconstrução e contexto longo, explique por que os propósitos de programação não podem olhar apenas para o tamanho do modelo e o volume de download.
Ler artigomultimodal
Este artigo apresenta questões adicionais de memória gráfica, codificador de imagem, contexto e suporte de back-end de raciocínio que precisam ser considerados em modelos visuais em comparação com modelos de texto.
Ler artigoSeleção de ferramenta
Explique aos usuários comuns a experiência de instalação, gerenciamento de modelo, ajuste de desempenho e grupos aplicáveis de três métodos de execução locais comuns.
Ler artigoGuia de VRAM
O que placas de 6 GB conseguem rodar, quais quantizações fazem sentido e quando atualizar é melhor.
Ler artigoGuia de hardware
Como escolher GPU para inferência local por VRAM, largura de banda, suporte e tamanho de modelo.
Ler artigoSeleção de modelo
Combine RAM, VRAM, sistema, uso e preferência de qualidade com modelos realmente executáveis.
Ler artigoGuia de modelos
Um guia prático sobre famílias de modelos de LLM locais, contagens de parâmetros, arquivos GGUF, níveis de quantização, comprimento de contexto e como escolher um modelo que caiba no seu hardware.
Ler artigoGuia de hardware
Um guia focado em hardware sobre requisitos de VRAM para LLMs locais, incluindo pesos do modelo, quantização, KV cache, comprimento de contexto, overhead de runtime e faixas realistas de GPU.
Ler artigoGuia de Windows
Um guia prático de Windows para executar LLMs locais com Ollama, LM Studio, llama.cpp, drivers de GPU, seleção de modelo, planejamento de VRAM e etapas comuns de solução de problemas.
Ler artigoguia macOS
Um guia prático de macOS para executar LLMs locais em Apple Silicon, cobrindo memória unificada, MLX, Metal, Ollama, LM Studio, llama.cpp, escolha de modelo e limites realistas.
Ler artigoGuia Linux
Um guia prático de Linux para executar LLMs locais com NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Ollama, LM Studio, llama.cpp, formatos de modelo, planejamento de VRAM e segurança de servidor.
Ler artigoGuia de modelos
Um guia prático para escolher os melhores modelos de local AI para chat, programação, escrita, matemática, visão e uso offline com base na adequação ao hardware, quantização, benchmarks e formato do modelo.
Ler artigoGuia de modelos
Um guia prático para escolher os melhores modelos de Local LLM para seu hardware, incluindo tamanho do modelo, quantização, arquivos GGUF, programação, escrita, raciocínio, visão e ajuste à memória.
Ler artigoGuia de modelos
Um guia prático para encontrar o melhor LLM para executar localmente no seu computador, com base em VRAM, RAM, sistema operacional, tamanho do modelo, quantização, velocidade, privacidade e caso de uso.
Ler artigoGuia de comparação
Uma comparação prática entre Local LLMs e cloud LLMs em privacidade, custo, velocidade, qualidade, hardware, uso offline, manutenção e fluxos de trabalho do mundo real.
Ler artigoGuia de modelo
Um guia prático para modelos locais de IA, abrangendo LLMs, modelos de visão, incorporações, ajuste de hardware, quantização, privacidade, ferramentas e opções de download.
Ler artigoOffline AI
Um guia prático sobre o que a IA off-line pode fazer localmente, incluindo bate-papo, codificação, redação, resumo, incorporações, visão, limites de hardware e compensações de privacidade.
Ler artigoGuia para iniciantes
Um guia para iniciantes sobre LLMs locais, explicando hardware, VRAM, RAM, quantização, arquivos de modelo, ferramentas, privacidade e como escolher um primeiro modelo.
Ler artigoGuia de configuração
Uma lista de verificação de configuração prática para executar um LLM local, cobrindo hardware, VRAM, RAM, escolha de modelo, quantização, ferramentas, servidores locais, testes e segurança.
Ler artigoPerguntas frequentes
Respostas claras para perguntas comuns do LLM local sobre escolha de VRAM, RAM, GPU, quantização, privacidade, velocidade, uso offline, ferramentas e downloads de modelos.
Ler artigoGuia de ferramentas
Um guia prático para usar Cursor com um LLM local, cobrindo Ollama, LM Studio, OpenAI-compatible endpoints, modelos de codificação, limites de hardware, velocidade, privacidade e verificações de configuração.
Ler artigoGuia de ferramentas
Um prático guia de modelo local Cursor.ai que cobre endpoints OpenAI-compatible, Ollama, LM Studio, modelos de codificação, limites de hardware, privacidade, velocidade e solução de problemas.
Ler artigoSeleção de modelo
Um guia de hardware para escolher o melhor LLM local para Cursor, cobrindo qualidade de codificação, contexto, velocidade, quantização, VRAM, privacidade e testes práticos.
Ler artigoGuia de ferramentas
Um guia LLM local prático do LM Studio que cobre downloads de modelos, opções de GGUF e MLX, configuração do servidor OpenAI-compatible, ajuste de hardware, privacidade e testes.
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