Ollama no Windows: Guia Completo de Instalação, Uso e Configuração

O que é o Ollama e para que serve?

O Ollama é uma ferramenta leve e extensível para executar modelos de linguagem (LLMs) diretamente no computador local. Em vez de depender de serviços na nuvem, o Ollama permite rodar modelos avançados como Llama 2, Mistral e outros localmente, fornecendo uma API simples para criar, executar e gerenciar esses modelos. Seu propósito é facilitar a experimentação e o uso de IA generativa local-first, ou seja, priorizando a execução na máquina do usuário. Isso traz benefícios claros em termos de privacidade e controle de dados: todas as conversas e processamento ocorrem localmente, sem enviar prompts ou respostas para servidores externos. O Ollama transforma seu PC em uma plataforma para LLMs offline, útil para desenvolver assistentes pessoais de IA, realizar análises de texto confidenciais sem expor dados na internet, ou simplesmente testar os últimos modelos open-source de forma rápida.

Além da privacidade, o Ollama destaca-se por sua facilidade de uso e integração. Ele oferece uma biblioteca de modelos pronta (download e uso imediato), compatibilidade com APIs estilo OpenAI (permitindo aproveitar ferramentas existentes) e suporte a aceleração de hardware. Por exemplo, no Windows o Ollama consegue usar automaticamente GPUs NVIDIA (se disponíveis) e otimizações de CPU (instruções AVX/AVX2) para acelerar a inferência, sem necessidade de configuração manual ou virtualização. Tudo isso torna o Ollama útil em diversos casos de uso, como criar chatbots locais, executar assistentes de código ou análise de dados internamente, ou integrar inteligência artificial a aplicativos offline. E o melhor: sem limites de API, sem chaves de acesso e com seus dados totalmente sob seu controle.

Vantagens: IA local, privacidade e autonomia

Os principais benefícios do Ollama decorrem do seu foco em execução local e design voltado à simplicidade:

Privacidade dos dados: Diferentemente de serviços de IA na nuvem, nenhum dado sai do seu computador ao usar o Ollama. Perguntas e respostas permanecem somente na máquina local, garantindo confidencialidade – importante para informações sensíveis ou proprietárias. (A própria documentação enfatiza que “Ollama runs locally and conversation data does not leave your machine” – Ollama roda localmente e os dados da conversa não saem do seu computador)
Independência de serviços externos: Por ser local-first, não é necessário conectar-se a APIs externas nem possuir chave de API para usar modelos de linguagem. Você baixa modelos open-source e roda sem depender de OpenAI ou outros provedores. Isso elimina custos por uso e limitações impostas por terceiros.
Desempenho e disponibilidade offline: Com modelos rodando localmente, não há latência de rede – as respostas podem ser mais rápidas (limitadas apenas pelo hardware da máquina). Além disso, o sistema funciona offline, útil em locais sem internet ou para demonstrações isoladas. Se seu PC tiver GPU compatível, o Ollama aproveita para acelerar o processamento automaticamente, tornando viável rodar modelos grandes com desempenho melhor.
Controle total e customização: Você pode escolher quais modelos usar, ajustar parâmetros e até personalizar os modelos via prompts ou finetuning local. O Ollama oferece comandos para criar modelos personalizados a partir de arquivos de configuração (Modelfiles) e gerenciar versões facilmente. Isso dá flexibilidade para adaptar a IA ao seu caso de uso específico, algo mais difícil em plataformas fechadas.
Ecossistema local em expansão: Rodar LLMs localmente abre portas para integrações com diversas ferramentas caseiras. Por exemplo, usar o Ollama para alimentar um chatbot local, conectar em fluxos de automação (no-code) ou integrar com aplicativos desktop. Veremos adiante exemplos com Open WebUI (interface web local para modelos) e n8n (plataforma de automação) aproveitando a API do Ollama sem necessidade de internet.

Em resumo, o Ollama combina a conveniência de um servidor local de IA com a segurança de manter tudo “dentro de casa”. A seguir, exploraremos os modelos compatíveis e como colocá-lo para rodar no Windows passo a passo.

Modelos de LLM compatíveis no Ollama

Um grande atrativo do Ollama é sua biblioteca abrangente de modelos de linguagem de última geração, prontos para uso. Ele suporta dezenas de modelos open-source – desde modelos de propósito geral (conversação, Q&A) até especializados (código, visão computacional). Alguns dos principais modelos compatíveis incluem:

LLaMA 2 (Meta): coleção de modelos de linguagem de código aberto com 7 a 70 bilhões de parâmetros, lançados pela Meta/Facebook. São modelos base amplamente usados como fundação para chatbots e aplicações diversa. Exemplo de uso: rodar o modelo de 7B parâmetros com ollama run llama2:7b. (A biblioteca do Ollama traz múltiplas variantes do LLaMA 2, inclusive versões “uncensored” e contextos ampliados.)
Mistral 7B: modelo open-source de 7 bilhões de parâmetros lançado pela startup Mistral AI, focado em alto desempenho mesmo com tamanho compacto. O Ollama suporta o Mistral “v0.3” e variantes, conhecidas por qualidade surpreendente dado o porte pequeno. Exemplo: ollama run mistral (baixará e executará o modelo Mistral padrão de 7B).
Gemma 3 (Google Gemini família): família de modelos leves da Google construídos sobre a tecnologia Gemini. Os modelos Gemma 3 são multimodais (entendem texto e imagens) e suportam janelas de contexto enormes (até 128k tokens), cobrindo mais de 140 idiomas. Estão disponíveis em tamanhos de 1B, 4B, 12B e 27B de parâmetros – os maiores modelos “Gemma” cabem em uma única GPU e se destacam em tarefas de QA, resumo e raciocínio. Exemplo: ollama run gemma3:4b para rodar o Gemma 3 de 4 bilhões de parâmetros (multimodal com contexto 128k).
Qwen (Alibaba Cloud): série de modelos abertos da Alibaba, com destaque para a nova geração Qwen 3. Inclui modelos densos e de mistura de especialistas (MoE) variando de 0.6B até impressionantes 235B de parâmetros. O modelo carro-chefe Qwen3-235B rivaliza com os maiores LLMs em capacidades de código, matemática e conhecimento geral, enquanto variantes menores (ex: Qwen3-30B MoE) alcançam performance próxima de modelos muito maiores graças à arquitetura avançada. Exemplo: ollama run qwen3:8b (executa o Qwen 3 de 8B). A família Qwen introduz modos de “pensamento” e “diálogo” para alternar entre raciocínio pesado e respostas diretas de forma otimizada em um único modeloollama.com.
Code Llama (Meta): derivado do LLaMA 2 voltado para geração e entendimento de código. Disponível em 7B, 13B, 34B (e variações de 70B), o Code Llama foi treinado especificamente para seguir prompts de código, oferecer soluções e explicações técnicas. É ideal para assistentes de programação locais. Exemplo: ollama run codellama:7b para experimentar a geração de código com o modelo de 7B.

Esses são apenas alguns destaques – a biblioteca do Ollama inclui muitos outros modelos, como DeepSeek-R1 (modelos de raciocínio comparáveis ao GPT-4 OpenAI-o1), Phi-4 (14B da Microsoft), variantes do LLaMA 3 (como Llama 3.1 de 405B parâmetros), modelos de embeddings (para vetores semânticos), entre outros. Você pode explorar a lista completa no site oficial do Ollama, seção Models (Biblioteca), que mostra descrições, tamanhos e comandos de cada modelo disponível.

Usar um modelo no Ollama é simples: pela CLI, basta puxá-lo com ollama pull <nome> e executá-lo com ollama run <nome> – se não estiver baixado, o Ollama fará download automaticamente na primeira execução. Por exemplo, ollama run llama2 baixará (se necessário) e iniciará um chat interativo com o modelo LLaMA 2 padrão. Da mesma forma, ollama run mistral, ollama run gemma3:12b etc. funcionam para os modelos correspondentes. No próximo tópico, veremos como instalar o Ollama no Windows e rodar esses comandos na prática.

Passo a passo: Instalando o Ollama no Windows

A instalação do Ollama no Windows é direta. Siga os passos abaixo para preparar o ambiente:

Requisitos do sistema: É necessário ter Windows 10 ou posterior (Windows 11 recomendado) em um sistema 64-bit. Não há exigência de GPU – o Ollama funciona em CPU – mas um GPU NVIDIA recente irá acelerar bastante os modelos maiores (o suporte a CUDA é automático, caso presente ). Certifique-se de ter pelo menos alguns GB de espaço livre em disco (o instalador tem ~4GB incluindo dependências, e cada modelo pode ocupar de centenas de MB a dezenas de GB).
Baixar o instalador: Acesse o site oficial do Ollama e baixe o instalador para Windows. No endereço ollama.com/download, selecione a guia Windows e clique em “Download for Windows”. O arquivo baixado será um executável do instalador (por exemplo, OllamaSetup.exe).
Executar a instalação: Localize o arquivo baixado e dê um duplo-clique para executá-lo. Importante: Não é necessário executar como administrador. O Ollama instala-se no diretório do usuário por padrão, portanto não pedirá elevação de privilégios. Siga os passos do assistente de instalação – em geral, basta confirmar os termos e avançar. Você pode escolher o local de instalação (por padrão, uma pasta dentro do seu perfil de usuário; instalar em C:\Program Files não é suportado sem admin). Aguarde enquanto os arquivos são copiados.
Conclusão e primeiro uso: Ao terminar, o instalador pode já iniciar o serviço Ollama em segundo plano. Não estranhe se não houver janela aberta – o Ollama roda “silenciosamente” como um serviço/daemon. Você deve ver um ícone de llama na bandeja do sistema (área de notificação). De fato, na primeira inicialização o Ollama mostra um aviso: “Ollama is running – Open the terminal and run ollama to get started” (Ollama está em execução – abra o terminal e rode ollama para começar).

Para verificar se tudo correu bem, abra uma janela de comando (Prompt de Comando ou PowerShell) e rode um comando simples, por exemplo: ollama version. Isso deve retornar a versão instalada do Ollama, confirmando que o executável está acessível via PATH. Em seguida, já podemos testar a execução de um modelo de linguagem!

(Caso a instalação não inicie automaticamente o serviço, você pode iniciá-lo manualmente buscando por “Ollama” no menu Iniciar – deve haver um aplicativo Ollama. Alternativamente, no Prompt use ollama serve para rodar o serviço no foreground. Em geral, contudo, a instalação padrão configura o Ollama para iniciar automaticamente com o sistema.)

Verificando o serviço e executando modelos de exemplo

Após instalar, o Ollama opera como um serviço em segundo plano que expõe uma API local. Por padrão, assim que iniciado, ele escuta na porta 11434 do localhost (endereço 127.0.0.1:11434). Isso significa que outras aplicações podem se conectar a essa porta para usar os modelos, e que você pode testar se o serviço está rodando através dela.

Verificando o serviço: Uma forma rápida de checar é abrir seu navegador web e acessar http://localhost:11434. Se tudo estiver correto, o serviço responderá com uma mensagem de status – por exemplo, retornando um texto indicando que o Ollama está em execução. Via linha de comando, você pode usar:

curl http://localhost:11434/

Esse comando deve retornar algo como:

Ollama is running

confirmando que o servidor está ativo. (Se a mensagem não aparecer ou a conexão falhar, pode ser que o serviço não esteja rodando – neste caso, tente iniciar via ollama serve conforme mencionado, ou verifique se algum firewall local está bloqueando mesmo o acesso local.)

Além do status, a API oferece endpoints para listar modelos instalados, gerar respostas, etc. Por exemplo, curl http://localhost:11434/api/tags retorna um JSON com os modelos locais disponíveis. Mas para começar, vamos interagir de maneira mais simples através do próprio comando ollama.

Executando um modelo (CLI interativo): A interface principal para usar o Ollama é via terminal. Você pode rodar um modelo usando o comando:

ollama run <nome-do-modelo>

Substitua <nome-do-modelo> por um dos modelos da biblioteca (como llama2, mistral, codellama, etc.). Por exemplo:

ollama run llama2 – inicia um chat interativo com o modelo LLaMA 2 padrão (7B). Na primeira vez, o Ollama fará o download automático do modelo – o progresso será exibido no terminal – e então disponibilizará um prompt >>> para você digitar perguntas.
ollama run mistral – similarmente, baixa (se não tiver) e executa o modelo Mistral 7B, permitindo interação via texto.

Uma vez iniciado o ollama run, você pode digitar uma pergunta e pressionar Enter, o modelo irá gerar uma resposta e exibi-la. Por exemplo:

>>> Why is the sky blue?
O céu é azul devido à dispersão de luz na atmosfera...

(acima, hipotética resposta traduzida). Você pode continuar trocando mensagens com o modelo nesse modo. Para encerrar a execução, basta pressionar Ctrl+C ou digitar exit dependendo do contexto.

Dica: Se você preferir apenas gerar uma resposta única não interativa, pode fornecer o prompt no próprio comando. Por exemplo:

ollama run llama2 "Quem descobriu o Brasil?"

Esse comando envia a pergunta diretamente e o terminal imprimirá a resposta do modelo e retornará ao prompt do sistema, em vez de entrar no modo de conversa contínua.

Baixando modelos explicitamente: Como mencionado, o Ollama baixa modelos conforme a necessidade. Se quiser gerenciar isso manualmente, use o comando ollama pull. Por exemplo, ollama pull codellama:13b irá baixar antecipadamente o modelo Code Llama 13B para uso posterior. Você pode listar os modelos baixados localmente com ollama list (que exibirá nomes e versões instaladas), e remover algum com ollama rm <nome> caso precise liberar espaço.

Em suma, após a instalação os passos básicos de uso são: 1) verificar o serviço (por exemplo com curl), 2) rodar um modelo (com ollama run), e então 3) interagir via CLI ou via API conforme seu caso de uso.

Porta padrão 11434: verificando, alterando e acessando a API

Ollama utiliza por padrão a porta 11434 para seu serviço local. Essa porta é reservada no endereço de loopback (127.0.0.1), o que significa que somente programas locais conseguem acessar – por default, o Ollama não expõe a porta na rede externa. Essa é uma medida de segurança: outros dispositivos na rede não poderão se conectar a menos que você altere explicitamente essa configuração.

Verificando a porta em uso

Normalmente não é necessário alterar nada – a não ser que você tenha outro serviço usando a porta 11434. Para confirmar que o Ollama está realmente ligado nessa porta, além do teste de curl anterior, você pode usar o comando do Windows netstat. Por exemplo, abra um Prompt de Comando como administrador e execute:

netstat -aon | findstr :11434

Este comando listará, se existir, o processo escutando na porta 11434. Deve aparecer uma linha indicando 127.0.0.1:11434 em estado LISTENING e o PID do processo Ollama. Se nenhum resultado aparecer, possivelmente o serviço não iniciou corretamente ou a porta foi alterada.

Alterando a porta (ou expondo na rede)

É possível configurar o Ollama para usar outra porta ou aceitar conexões de outros IPs (por exemplo, para acessá-lo de outro computador na LAN). Essa configuração é feita através da variável de ambiente OLLAMA_HOST. Por padrão, o valor implícito é 127.0.0.1:11434. Para mudar, defina OLLAMA_HOST incluindo o IP e porta desejada, e reinicie o serviço.

Por exemplo, suponha que você queira usar a porta 11435 no lugar da 11434. Você pode iniciar o Ollama manualmente assim:

set OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11435 
ollama serve

No exemplo acima, usamos o comando set do Windows para definir a variável apenas naquela sessão e iniciamos o serviço. O Ollama então escutará em 127.0.0.1:11435. Para tornar isso permanente (de modo que o serviço iniciado automaticamente use essa configuração), é preciso definir OLLAMA_HOST como variável de ambiente do sistema ou do usuário. Você pode fazer isso via Painel de Controle > Sistema > Configurações Avançadas > Variáveis de Ambiente, criando uma nova variável chamada OLLAMA_HOST com valor, por exemplo, 127.0.0.1:11435. Após salvar, reinicie o Ollama.

De forma análoga, para expor o serviço na rede local, você deve alterar o IP de binding para 0.0.0.0 (que indica “todas as interfaces”). Por exemplo, OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 fará o Ollama aceitar conexões de qualquer IP na porta 11434. No Windows, configure essa variável conforme o passo acima (usando o valor 0.0.0.0 e a porta desejada) e reinicie o serviço Ollama.

Acessando via navegador ou API: Uma vez que o serviço esteja ativo no endereço de sua escolha, você pode acessá-lo pelo navegador colocando http://<endereço>:<porta>. Localmente, http://localhost:11434 já vimos que retorna uma mensagem de status. Essa interface HTTP é simples (texto/JSON), mas serve para integrar com outras ferramentas. Por exemplo, a API REST do Ollama oferece endpoints como /api/generate e /api/chat para enviar perguntas e obter respostas no formato JSON. É possível abrir o navegador e apontar para http://localhost:11434/api/docs (se disponível) ou usar ferramentas como Postman para explorar a API. No entanto, normalmente você consumirá a API via código ou ferramentas integradas, como veremos adiante.

Observação: Alterar o OLLAMA_HOST para 0.0.0.0 expõe o Ollama na rede – qualquer máquina na mesma rede poderá acessar se souber o IP e porta. Tenha certeza de fazer isso apenas em redes confiáveis e protegidas por firewall, pois a API não possui autenticação nativa. Abordaremos mais sobre segurança na seção de cautelas, mas já adiantando: evite expor na internet publicamente sem medidas extras.

Configurando o Firewall do Windows para a porta 11434

Se você planeja acessar o Ollama a partir de outros dispositivos na rede (após configurá-lo em 0.0.0.0 conforme descrito), será necessário ajustar o Firewall do Windows para permitir tráfego na porta do Ollama. Por padrão, o Windows Defender Firewall bloqueia conexões entrantes desconhecidas. Vamos criar uma regra de entrada para liberar a porta 11434 (ou a porta customizada que você escolheu):

Abra o painel de Firewall do Windows com Segurança Avançada. Você pode encontrar isso pesquisando por “Firewall do Windows” no menu Iniciar e escolhendo a opção Avançado, ou executando wf.msc.
No console do Firewall, no painel esquerdo clique em Inbound Rules (Regras de Entrada). No painel da direita, clique em New Rule… (Nova Regra). Isso abrirá o assistente para nova regra de firewall.
Selecione o tipo Porta quando perguntado que tipo de regra deseja criar, e clique em Avançar.
Escolha TCP e, em “Porta local específica”, digite 11434 (ou a porta configurada no OLLAMA_HOST). Avance.
Selecione Permitir a conexão. Avance.
Marque os perfis de rede nos quais a regra se aplicará. Recomenda-se deixar marcada pelo menos a rede Privada (para permitir em sua rede doméstica ou corporativa confiável). Você pode desmarcar Pública se não quiser permitir conexões quando estiver em redes públicas. Avance.
Dê um nome para a regra, por exemplo “Ollama 11434”, e conclua.

Feito isso, o firewall agora permitirá conexões TCP na porta 11434 vindas de outros dispositivos conforme os perfis escolhidos. Em outras palavras, se você ajustou o Ollama para escutar em 0.0.0.0:11434, outro computador na sua LAN já poderá fazer requisições, por exemplo acessando http://<seu-IP-local>:11434 (lembre de usar IP da máquina ou nome de host).

Essa configuração é crucial para integrações onde o Ollama roda em uma máquina (digamos, um servidor ou desktop principal) e você quer acessá-lo de um laptop, celular ou outra máquina na rede. Confirme que o firewall não esteja bloqueando a porta caso tenha problemas de conexão.

Nota: Caso vá expor a porta para fora (internet), é fortemente aconselhável adicionar camadas de segurança (como uma VPN ou túnel seguro) em vez de abrir a porta diretamente no roteador, já que o Ollama em si não requer autenticação nas requisições. Idealmente, limite o alcance da regra de firewall apenas à sua subrede local de confiança.

Em cenários onde o Ollama e a interface web estejam na mesma máquina, às vezes não é nem preciso mexer no firewall (por exemplo, usar o Open WebUI localmente com o Ollama local na porta 11434 localhost funciona sem exceções). Mas para acesso de outras máquinas ou containers Docker externos, a configuração acima é necessária para evitar bloqueio.

Notas de cautela para usuários Windows (e dicas de resolução de problemas)

Antes de finalizar, vale pontuar algumas cautelas e soluções de problemas comuns ao usar o Ollama no Windows:

Conflito de porta 11434: Se ao iniciar o Ollama aparecer o erro bind: address already in use ou semelhante, significa que a porta 11434 já está ocupada por outro processo. Use o comando netstat mencionado anteriormente para descobrir qual processo está usando. Pode ser algum software inesperado (embora incomum, já que 11434 não é padrão de nada conhecido). Você pode mudar a porta do Ollama via OLLAMA_HOST conforme orientado ou finalizar o outro processo conflitante. A documentação oficial confirma que alterar a porta é suportado pela variável de ambiente.
Serviço não iniciado automaticamente: Se após a instalação o Ollama não estiver rodando (nenhum ícone na bandeja, curl localhost:11434 falhando), tente iniciá-lo manualmente. Procure por “Ollama” no menu Iniciar e execute-o, ou rode ollama serve no prompt. Também verifique no Gerenciador de Tarefas se há algum processo “ollama.exe” ativo – caso sim e ainda não responda, talvez ele esteja travado; finalize e tente novamente. Em último caso, reinicie o PC (o instalador configura o Ollama para iniciar no login do usuário – pode ser preciso logar novamente para ele aparecer).
Firewall bloqueando acesso local: Por padrão, o Windows Firewall não deve interferir em conexões loopback (127.0.0.1). Se mesmo localmente o curl não responde, confirme se não há antivirus/firewall de terceiro bloqueando. Para acessos de outras máquinas, siga a seção de Configuração de Firewall – sem isso, a conexão será recusada. Uma dica de diagnóstico: tente fazer telnet na porta (ex: telnet <IP> 11434) de outra máquina, ou use Test-NetConnection -ComputerName IP -Port 11434 no PowerShell, para ver se a porta está aberta. Se estiver fechada, é firewall.
Desempenho lento ou esgotamento de memória: Modelos grandes (ex: >13B) podem consumir muita RAM e VRAM. Se você tentar rodar um modelo além da capacidade do seu hardware, o desempenho pode ficar muito lento (swap intenso) ou o processo pode falhar. Nesse caso, opte por modelos menores ou versões quantizadas (muitos modelos no Ollama Library têm versões menores quantized com sufixos como -Q4_K_M etc.). Verifique também se o Ollama não está configurado para carregar múltiplos modelos simultaneamente sem necessidade – o comando ollama ps lista modelos carregados em memória, e ollama stop <nome> pode descarregar algum modelo não usado para liberar RAM.
Atualizações automáticas: O Ollama no Windows verifica atualizações automaticamente e pode notificar na bandeja quando uma nova versão estiver disponível. Se o seu Ollama não estiver respondendo direito, vale conferir se não há um update pendente – clicar em “Restart to update” no ícone da bandeja aplicará a atualização. Ficar atualizado garante compatibilidade com modelos novos (por exemplo, vimos que Gemma 3 requer Ollama >= 0.6).
Segurança ao expor o Ollama: Conforme mencionado, se você expuser o Ollama na rede, tenha certeza de que somente pessoas autorizadas tenham acesso. Lembre-se de que qualquer um que enviar requisições para sua porta poderá consumir seus recursos de CPU/GPU gerando textos. Houve casos reportados de usuários que deixaram a porta 11434 aberta na internet sem querer – motores de busca como FOFA rapidamente indexaram, deixando esses endpoints vulneráveis. Portanto, evite expor diretamente via IP público. Se precisar acessar remotamente (fora de casa), considere usar uma VPN para entrar na rede local ou um túnel seguro (como ssh port forwarding ou ferramentas tipo ngrok com autenticação).
Logs e debug: Os logs do Ollama podem ser úteis para solucionar problemas. No Windows, eles podem ser acessados se você rodar manualmente via prompt (o serviço despeja logs no console). Se estiver rodando em background, talvez haja arquivos de log em %USERPROFILE%\.ollama\ ou similar. Consulte a documentação para modos verbosos ou flags de debug se necessário.

Com essas dicas em mente, você deve estar bem armado para aproveitar o Ollama no Windows. Lembre-se que a comunidade do Ollama está ativa – em casos de dúvidas mais complexas, vale visitar o repositório GitHub ou o Discord oficial para buscar ajuda e compartilhar experiências.

O Ollama traz para o Windows o poder de executar modelos de linguagem avançados localmente, de forma simples e integrada. Vimos neste guia o que é o Ollama, seus benefícios em termos de privacidade e autonomia, os principais modelos compatíveis (de LLaMA 2 a Gemma 3), e fornecemos um passo a passo detalhado para instalação, configuração de porta e firewall, além de exemplos de uso prático e integração com ferramentas populares.

Se você é um entusiasta de IA no ambiente Windows, o Ollama é certamente uma solução empolgante a se explorar. Experimente instalar, teste alguns modelos da biblioteca (são muitos disponíveis gratuitamente!) e integre o Ollama nos seus fluxos de trabalho. Com o rápido avanço da comunidade e suporte a novos modelos, rodar LLMs localmente está se tornando cada vez mais viável – e o Ollama se posiciona na vanguarda dessa tendência local-first.

Boas experimentações com seu “LLM doméstico”!