Ollama tornou-se o padrão para executar Grandes Modelos de Línguas (LLMs) localmente. Neste tutorial, quero mostrar-lhe as coisas mais importantes que você deve saber sobre Ollama. https://youtu.be/AGAETsxjg0o?embedable=true Assista ao vídeo: Ollama Full Tutorial Veja no YouTube: Conheça o Tutorial completo Conheça o Tutorial completo Conheça o Tutorial completo O que é Ollama? Ollama é uma plataforma de código aberto para executar e gerenciar pacotes de modelo de grande idioma (LLM) inteiramente em sua máquina local. Ele reúne pesos de modelo, configuração e dados em um único pacote de Modelo. Ollama oferece uma interface de linha de comando (CLI), uma API REST e um Python/JavaScript SDK, permitindo aos usuários baixar modelos, executá-los offline e até mesmo chamar funções definidas pelo usuário. Executar modelos localmente dá privacidade aos usuários, remove a latência da rede e mantém os dados no dispositivo do usuário. Instalação Ollama Visite o site oficial para baixar Ollama Está disponível para m https://ollama.com/ ac, Windows, and Linux. https://ollama.com/ Para Linux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
 Para MacOS: brew install ollama
 Windows: baixe o Instale e execute. .exe Como correr Ollama Ollama normalmente executa modelos quantificados para 4 bits (q4_0), o que reduz significativamente o uso de memória com perda mínima de qualidade. Recommended Hardware: 
 
 
 
 
 Modelos 7B (por exemplo, Llama 3, Mistral): Requer ~8GB de RAM (executa na maioria dos laptops modernos). 13B — 30B Modelos: Requer 16GB — 32GB de RAM. 70B+ Modelos: Requer 64GB+ de RAM ou GPUs duplos. GPU: Uma GPU NVIDIA ou Apple Silicon (M1/M2/M3) é altamente recomendada para velocidade. Vá para Clique em “Modelos” e selecione o modelo para o seu teste. the Ollama website Site do Ollama Depois disso, clique no nome do modelo e copie o comando do terminal: Em seguida, abra a janela do terminal e coloque o comando: Ele permitirá que você baixe e converse com um modelo imediatamente. Ollama CLI – Comandos principais O CLI de Ollama é central para o gerenciamento de modelos. Comandos comuns incluem: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ollama pull <model> — Baixe um modelo ollama run <model> — Execute um modelo de forma interativa ollama list ou ollama ls — Lista de modelos baixados ollama rm <model> — Remover um modelo ollama create -f <Modelfile> — Criar um modelo personalizado ollama serve — Inicie o servidor Ollama API ollama ps — Mostrar modelos em execução ollama stop <model> - Pare um modelo em execução Ollama ajuda - Mostrar ajuda Personalização avançada: Modelo personalizado com Modelfiles Você pode “finalizar” a personalidade e as restrições de um modelo usando um Modelo. 
 
 
 Criar um arquivo chamado Modelfile Adicione a seguinte configuração: # 1. Base the model on an existing one
FROM llama3
# 2. Set the creative temperature (0.0 = precise, 1.0 = creative)
PARAMETER temperature 0.7
# 3. Set the context window size (default is 4096 tokens)
PARAMETER num_ctx 4096
# 4. Define the System Prompt (The AI’s “brain”)
SYSTEM """
You are a Senior Python Backend Engineer.
Only answer with code snippets and brief technical explanations.
Do not be conversational.
"""
 Define o modelo de base FROM Crie um sistema rápido SYSTEM Controle do comportamento de inferência PARAMETER Depois disso, você precisa construir o modelo usando este comando: ollama create [change-to-your-custom-name] -f Modelfile
 Isso envolve o modelo + modelo de prompt em um pacote reutilizável. Então corra em: ollama run [change-to-your-custom-name]
 Pressione Enter ou clique para ver a imagem em tamanho completo Servidor Ollama (API Local) Ollama pode ser executado como um servidor local que os aplicativos podem ligar.Para iniciar o servidor, use o comando: ollama serve
 Ele ouve em http://localhost:11434 por padrão. Rápido HTTP import requests
r = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/chat",
    json={
        "model": "llama3",
        "messages": [{"role":"user","content":"Hello Ollama"}]
    }
)
print(r.json()["message"]["content"])
 Isso permite que você incorpore o Ollama em aplicativos ou serviços. Integração Python Use Ollama dentro das aplicações do Python com a biblioteca oficial. Execute estes comandos: Criar e ativar ambientes virtuais: python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
 Instalação da Biblioteca Oficial: pip install ollama
 Use o seguinte código Python: import ollama

# This sends a message to the model 'gemma:2b'
response = ollama.chat(model='gemma:2b', messages=[
  {
    'role': 'user',
    'content': 'Write a short poem about coding.'
  },
])

# Print the AI's reply
print(response['message']['content'])
 Isso funciona sobre a API local automaticamente quando Ollama está em execução. You can also call a local server: import requests
r = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/chat",
    json={
        "model": "llama3",
        "messages": [{"role":"user","content":"Hello Ollama"}]
    }
)
print(r.json()["message"]["content"])
 Usando a nuvem Ollama Ollama também suporta modelos de nuvem – útil quando sua máquina não pode executar modelos muito grandes. Primeiro, crie uma conta no Em seguida, dentro da página Modelos, clique no link da nuvem e selecione qualquer modelo que você queira testar. https://ollama.com/cloud https://ollama.com/cloud Na lista de modelos, você verá o modelo com o Prefixo**, que significa que está disponível na nuvem Ollama. -cloud Clique nele e copie o comando CLI. Em seguida, dentro do terminal, use: ollama signin
 Para entrar na sua conta Ollama. Uma vez que você entrar com o ollama signin, em seguida, execute modelos de nuvem: ollama run nemotron-3-nano:30b-cloud
 Seu próprio modelo na nuvem Enquanto Ollama é local-first, Ollama Cloud permite que você empurre seus modelos personalizados (aqueles que você construiu com Modelfiles) para a web para compartilhar com sua equipe ou usar em vários dispositivos. 
 
 
 
 Crie uma conta no ollama.com. Adicione sua chave pública (encontrado em ~/.ollama/id_ed25519.pub). Confira o seu modelo custom: ollama push your-username/change-to-your-custom-model-name
 CONCLUSÃO Essa é a visão geral completa de Ollama! É uma ferramenta poderosa que lhe dá controle total sobre a IA. Se você gosta deste tutorial, por favor, goste e compartilhe seu feedback na seção abaixo. Saudações! 😉

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Tutorial completo de Ollama (2026) – LLMs via CLI, Cloud & Python

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