Um guia de pilares abrangente sobre arquitetura, implantação e gerenciamento de Large Language Models (LLMs) locais para casos de uso corporativo e de produção em 2026. Este artigo deve ir além de ‘como instalar o Ollama’ e cobrir a pilha completa: seleção de hardware (clusters H100 vs A100 vs RTX 4090), seleção de mecanismo de inferência (vLLM vs TGI vs TensorRT-LLM) e pipelines de observabilidade. Seções principais: 1. **O caso de negócios:** Privacidade, latência e modelagem de custos (nuvem versus local). 2. **Cenário de hardware 2026:** matemática VRAM, compensações de quantização (AWQ vs GPTQ vs GGUF) e orquestração multi-GPU. 3. **A pilha de software:** Otimizações do sistema operacional, Docker/Containerização e a ascensão do ‘AI OS’. 4. **Mecanismos de inferência:** aprofunde-se no fornecimento de alto rendimento com vLLM e lote contínuo. 5. **Observabilidade:** Métricas importantes (tempo até o primeiro token, tokens por segundo, profundidade da fila) usando Prometheus/Grafana. **Estratégia de links internos:** Link para todos os 7 artigos de apoio neste cluster como recursos aprofundados. Este é o centro central.
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O guia definitivo de 2026 para executar LLMs locais em produção
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