FAQ Completo: Ollama AI Enterprise

O que é Ollama e como funciona?

Ollama é uma plataforma self-hosted para executar Large Language Models localmente. Permite rodar modelos como Deepseek, Gemma, Llama, Mistral e outros LLMs diretamente em sua infraestrutura, oferecendo controle total sobre dados e eliminando dependência de APIs externas. A plataforma utiliza uma API simples para interação com os modelos.

Quais são os requisitos mínimos de VRAM para diferentes modelos?

Os requisitos variam conforme o tamanho do modelo: 8GB VRAM para modelos 7B-8B (Deepseek R1 7B, Llama 3.1 8B), 16GB para modelos 13B-16B (Deepseek R1 14B, Qwen2.5 14B), 24GB para modelos 27B-32B (Gemma 2 27B, Deepseek R1 32B), 48GB para modelos 70B (Deepseek R1 70B, Llama 3.3 70B), e 80GB+ para modelos 400B+ como Llama 3.1 405B.

Ollama funciona tanto no Windows quanto no Linux?

Sim, Ollama é compatível com ambos os sistemas operacionais. Requer acesso Full Root no Linux ou Admin no Windows. A instalação pode ser feita via imagem pré-configurada ou instalação manual da versão mais recente do site oficial. O processo de instalação é idêntico ao deploy local.

Qual a diferença entre usar Ollama local vs APIs de IA em nuvem?

Ollama oferece controle total sobre dados, sem custos recorrentes de API e performance consistente. Enquanto APIs cloud cobram por token/requisição, Ollama tem custo único de infraestrutura. Oferece privacidade total dos dados, customização completa de modelos e não depende de conectividade externa para funcionamento.

Como escolher a GPU ideal para meu caso de uso?

A escolha depende dos modelos que pretende executar e quantidade de usuários simultâneos. Para uso individual com modelos 7B-14B, GPUs com 16GB são suficientes. Para ambientes enterprise com modelos 70B+ ou múltiplos modelos simultâneos, recomenda-se GPUs com 48GB+ ou configurações multi-GPU.

É possível executar múltiplos modelos simultaneamente?

Sim, com configuração adequada de hardware. Requer GPUs com VRAM suficiente para carregar múltiplos modelos ou configuração multi-GPU. Cada modelo consome sua VRAM específica, então uma GPU com 80GB pode executar vários modelos menores simultaneamente ou um modelo grande com outros pequenos.

Como funciona a API do Ollama para integração com aplicações?

Ollama oferece API RESTful simples para integração. Permite carregar modelos, enviar prompts e receber respostas via HTTP requests. Suporta streaming de respostas, gerenciamento de modelos via API e integração com frameworks como LangChain para desenvolvimento de aplicações RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Qual a performance esperada em tokens por segundo?

A performance varia conforme GPU e modelo utilizado. GPUs entry-level geram 15-25 tokens/seg, GPUs profissionais 25-40 tokens/seg, GPUs enterprise 40-60 tokens/seg, e GPUs data center 80-120 tokens/seg. Modelos maiores têm performance menor, mas maior qualidade de resposta.

Como fazer backup e recovery de modelos customizados?

Modelos ficam armazenados em diretórios específicos do sistema. É possível alterar o diretório de download padrão e implementar backup automatizado dos modelos e configurações. Para ambientes enterprise, recomenda-se backup em storage distribuído e versionamento de modelos customizados.

Ollama suporta fine-tuning de modelos?

Ollama suporta customização via Modelfile para ajustar comportamento dos modelos. Permite modificar parâmetros, system prompts e configurações específicas. Para fine-tuning completo com novos dados, é necessário usar ferramentas externas e depois importar o modelo customizado para o Ollama.

Como monitorar performance e utilização de recursos?

Ollama oferece métricas via API e logs detalhados. É possível monitorar utilização de GPU, VRAM, CPU e tempo de resposta. Para ambientes enterprise, recomenda-se implementar monitoramento especializado com alertas automáticos e relatórios de performance.

É possível usar Ollama em configuração de cluster?

Sim, Ollama pode ser configurado em cluster para alta disponibilidade. Permite distribuir carga entre múltiplos servidores GPU, implementar load balancing e redundância. Configurações enterprise incluem cluster HPC com gerenciamento centralizado e distribuição automática de workloads.

Quais modelos têm melhor custo-benefício para uso empresarial?

Modelos 7B-14B oferecem excelente custo-benefício para a maioria dos casos empresariais. Deepseek R1 14B e Qwen2.5 14B são ideais para tarefas gerais, enquanto modelos 32B+ são recomendados para casos que exigem maior precisão e capacidade de raciocínio complexo.

Como garantir segurança e privacidade dos dados?

Ollama processa tudo localmente, garantindo privacidade total. Dados nunca saem da infraestrutura própria. Para segurança adicional, implemente firewalls, VPNs, criptografia de dados em repouso e em trânsito, além de controles de acesso baseados em função.

Qual o tempo de setup para ambiente de produção?

Deploy básico leva cerca de 10 minutos com imagem pré-configurada. Configuração enterprise completa com monitoramento, backup e integração pode levar algumas horas. Inclui instalação do Ollama, download de modelos, configuração de APIs e testes de integração.

Como migrar de APIs cloud para Ollama self-hosted?

Migração envolve análise de uso atual, dimensionamento de hardware e adaptação de código. Primeiro, identifique modelos equivalentes aos usados em cloud, dimensione hardware necessário, adapte chamadas de API para endpoints locais e implemente monitoramento. ROI típico é alcançado em 3-6 meses.

Ollama suporta modelos multimodais (texto + imagem)?

Sim, Ollama suporta modelos multimodais como Llava e outros. Permite processar texto e imagens simultaneamente, ideal para análise de documentos, descrição de imagens e casos de uso que combinam modalidades. Requer GPUs com maior VRAM devido à complexidade adicional.

Como otimizar performance para casos de uso específicos?

Otimização envolve escolha adequada de modelo, configuração de hardware e ajustes de parâmetros. Para chat, priorize modelos menores e rápidos. Para análise complexa, use modelos maiores. Configure batch processing para múltiplas requisições e implemente cache inteligente para respostas frequentes.

Que tipo de suporte técnico está disponível?

Suporte técnico especializado 24/7/365 em Português, Inglês e Espanhol. Inclui instalação, configuração, otimização, troubleshooting e treinamento da equipe. Suporte presencial e remoto com acesso direto a especialistas em HPC e infraestrutura AI. Garantia de funcionamento e SLA documentado.

Como escalar a solução conforme crescimento da demanda?

Escalonamento pode ser vertical (GPUs mais potentes) ou horizontal (mais servidores). Implementação de load balancing permite distribuir carga, enquanto configurações multi-GPU suportam modelos maiores. Planejamento de capacidade inclui análise de crescimento e expansão programada da infraestrutura.

Precisa de consultoria técnica especializada? Nossa equipe pode esclarecer qualquer aspecto específico da implementação Ollama em seu ambiente. Entre em contato: comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333