147 GUIDES AND GROWING

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Mac · Apple Silicon

Apple Silicon
(M1 / M2 / M3)

Best-in-class unified memory. Run 7B–13B models blazing-fast with Ollama.

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Windows · NVIDIA

Windows +
NVIDIA GPU

CUDA-accelerated inference with LM Studio. RTX 3060+ recommended.

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Linux · Power Users

Linux +
Max Performance

Full control with llama.cpp, Ollama, or any backend. CPU & GPU options.

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MAC 9 MIN READ FEATURED

O Guia de Sobrevivência do Mac 8GB para IA Local

É possível rodar IA em um Mac M1 ou M2 com 8GB? Sim. Aqui estão os melhores modelos e configurações para evitar o colapso por uso excessivo de memória swap.

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Arjun Mehta

Core Contributor

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$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Downloading Ollama...

# Setting up environment variables...

$ ollama run llama3.1

> Pulling manifest...

> Success

memory

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MAC 9 MIN READ

O Guia de Sobrevivência do Mac 8GB para IA Local

É possível rodar IA em um Mac M1 ou M2 com 8GB? Sim. Aqui estão os melhores modelos e configurações para evitar o colapso por uso excessivo de memória swap.

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MAC 11 MIN READ

Substitua o GitHub Copilot: Ollama + Continue.dev

Pare de pagar $10/mês. Configure o Ollama e a extensão Continue.dev no VS Code no seu Mac para um autocompletar de IA completamente gratuito e privado.

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MAC 8 MIN READ

LM Studio no Mac: A Interface de IA Offline Mais Fácil

Instale o LM Studio no macOS para obter uma interface gráfica elegante para baixar e executar modelos GGUF com aceleração Metal.

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WINDOWS 6 MIN READ

Execute o Ollama nativamente no Windows

O Ollama agora roda nativamente no Windows sem WSL. Instale, baixe modelos e converse pelo PowerShell em menos de 5 minutos.

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WINDOWS 8 MIN READ

Configurar o LM Studio no Windows

Aprenda como instalar e configurar o LM Studio no Windows com suporte a GPU NVIDIA/AMD. Execute modelos GGUF localmente com uma interface de chat elegante.

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MAC 7 MIN READ

IA para Mac em todo o sistema: Conecte o Ollama ao Raycast

Integre seus LLMs locais diretamente ao Raycast. Selecione texto em qualquer lugar no seu Mac e pressione um atalho de teclado para resumir ou reescrever gratuitamente.

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MAC 14 MIN READ

Llama.cpp no Mac: O Guia do Usuário Avançado

Compile e execute o llama.cpp do zero no macOS. Obtenha desempenho máximo, zero de excesso e controle total sobre os parâmetros de aceleração Metal.

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LINUX 7 MIN READ

Execute o Ollama no Linux: O Guia Definitivo

Implante o Ollama como um serviço systemd em segundo plano no Ubuntu/Debian. Configuração completa para NVIDIA CUDA e AMD ROCm.

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MAC 10 MIN READ

Framework MLX da Apple: Velocidade Máxima em IA

Como usar o framework nativo MLX da Apple para executar o Llama 3 e o Mistral em velocidades surpreendentes nativamente no Apple Silicon.

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WINDOWS 14 MIN READ

Llama.cpp no Windows: O Guia CUDA

Compile o llama.cpp a partir do código-fonte no Windows usando CMake e o kit de ferramentas NVIDIA CUDA para obter a máxima velocidade de geração de tokens.

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MAC 12 MIN READ

O Guia Definitivo: Execute o Ollama no Mac M3

A aula magistral definitiva para instalar, otimizar e executar o Ollama no Apple Silicon. Entenda a Memória Unificada, a quantização de modelos e como maximizar o seu chip M3.

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LINUX 6 MIN READ

Configurar o LM Studio no Linux (Ubuntu/Debian)

Instale o AppImage do LM Studio no Linux para obter uma interface gráfica elegante para seus modelos de IA locais.

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LINUX 15 MIN READ

Llama 3 Local no Linux

Implante o modelo Llama 3 da Meta localmente no Linux usando llama.cpp com suporte completo a CUDA. Este guia abrange compilação, quantização e execução do modelo a partir da linha de comando.

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LINUX 12 MIN READ

Serviço de Alta Vazão com vLLM no Ubuntu

Para desempenho de nível empresarial, implante o vLLM no Linux para servir modelos com PagedAttention e máxima taxa de transferência de tokens.

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