Modelos IA local CPU/GPU

Data04/06/2026 19:07:10
Tematecnologia_ai
SubtemaModelos IA local CPU/GPU
Tipotext
Tags#Ollama#LLM#infraestrutura#Hermes

Resumo (IA)

Análise técnica de capacidade para rodar IA local em servidores dedicados.

Conteúdo

⚕ *Hermes Agent* ──────────── ¡Boa! Isso muda tudo. Servidores dedicados com RAM/CPU sobrando são uma base muito melhor que o notebook. Mas preciso de dados concretos para te dizer o que dá pra rodar com qualidade. A pergunta-chave: esses dedicados têm GPU? A maioria dos dedicados/VPS na nuvem é só CPU (sem GPU NVIDIA). Isso define tudo: Cenário A — só CPU (mais provável) Dá pra rodar IA local, sim — mas a qualidade/velocidade depende de quanta RAM e cores você libera: - 16–32 GB RAM livre + 8+ cores → modelos 7B–14B (Qwen, Mistral, Mellum2) rodam de forma utilizável. Lentos comparado a GPU, mas servível para tarefas em background, automações, processar notas. - 48–64 GB+ RAM → modelos 30B+ quantizados, qualidade boa. - Sem GPU, esqueça respostas instantâneas tipo ChatGPT — mas pra tarefas assíncronas funciona. Cenário B — com GPU Aí sim roda Mellum2/Odysseus com qualidade real, rápido. Mas dedicados com GPU são caros e raros. Para eu te dar uma resposta precisa, me manda estes números de cada servidor: 1. RAM total e RAM livre (rode: free -h) 2. CPU — modelo e nº de cores (rode: nproc e lscpu | grep "Model name") 3. GPU? (rode: nvidia-smi — se der "command not found", é só CPU) 4. Sistema operacional (rode: cat /etc/os-release | head -2) 5. Espaço em disco livre (rode: df -h /) Como você quer fazer? Tenho 3 opções: A) Você me dá acesso SSH a um dos servidores (host, usuário, chave/senha) e eu mesmo levanto tudo, instalo o Ollama e testo um modelo de verdade. B) Você roda os 5 comandos acima e cola o resultado aqui — eu analiso e te digo exatamente o que rodar. C) Me descreve de cabeça (ex: "32GB RAM, 8 cores, sem GPU, Ubuntu") e eu já te dou uma estimativa. Qual prefere? Com os números em mãos eu te digo na hora qual modelo instalar e se vale a pena.

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