O Poder da IA no Seu PC: Execute LLMs Localmente com Total Controlo
IA Local: A Soberania Digital que o Segredo Profissional Exige
Descubra como correr Grandes Modelos de Linguagem no seu próprio dispositivo, mantendo privacidade absoluta e controlo total sobre os seus dados.
A Inteligência Artificial prometeu eficiência, mas trouxe uma fatura invisível: a perda de controlo sobre os seus dados. Para um advogado, enviar um processo para uma IA comercial não é apenas uma conveniência é um risco ético.
A Juristech acredita que o futuro do Direito não é apenas digital; é privado.
Por Luís Nuno Perdigão
28/JAN/2026
Powered byJ
Três Pilares
Privacidade Blindada
Execute modelos de linguagem diretamente no seu hardware. Sem internet, sem fugas de dados, sem comprometer o segredo profissional.
Independência Tecnológica
Deixe de estar à mercê de alterações de preços, termos de serviço ou 'alucinações' de modelos proprietários. Assuma as rédeas da tecnologia que sustenta o seu escritório.
Ética por Design
Alinhe a inovação com o estatuto da Ordem. Implemente soluções que respeitam o RGPD e as normas de conformidade mais rigorosas do setor jurídico.
LM Studio: Controlo Total para Entusiastas
O LM Studio posiciona-se como a escolha predileta para entusiastas técnicos, investigadores e utilizadores avançados que desejam o máximo controlo granular sobre todos os aspetos do modelo de IA. A sua interface gráfica sofisticada permite ajustar meticulosamente parâmetros complexos que afetam profundamente o comportamento e desempenho do modelo.
Ajuste de Parâmetros Avançados
Controle o tamanho do contexto, temperature, top-p, quantização e dezenas de outros parâmetros técnicos para otimizar o equilíbrio perfeito entre qualidade, velocidade e uso de memória.
Marketplace Integrado
Descarregue facilmente milhares de modelos da comunidade Hugging Face diretamente através de um marketplace integrado, com filtros por tamanho, qualidade e especialização.
Experimentação Profissional
Ideal para comparar diferentes modelos, testar prompts complexos e realizar benchmarks detalhados de desempenho com métricas avançadas.
Nota Técnica: A complexidade do LM Studio pode ser um obstáculo inicial para utilizadores menos experientes, mas a sua documentação extensiva e comunidade ativa facilitam a curva de aprendizagem.
Ollama: Simplicidade e Velocidade Excecionais
O Ollama destaca-se pela sua filosofia de simplicidade radical e eficiência técnica impressionante. Com literalmente um único comando executado no terminal, pode ter um LLM de última geração completamente funcional e otimizado a correr no seu computador em questão de minutos.
A ferramenta é extraordinariamente leve e consistentemente 10-20% mais rápida em inferência do que ferramentas concorrentes, graças à sua implementação altamente otimizada em Go e à sua gestão inteligente de recursos de hardware.
Velocidade Superior
Inferência 10-20% mais rápida que alternativas, com otimizações específicas para cada arquitetura de processador (Apple Silicon, CUDA, ROCm).
Leveza Extrema
Footprint mínimo de memória e CPU, permitindo executar múltiplos modelos simultaneamente mesmo em hardware modesto.
Consideração: A principal limitação do Ollama reside na ausência de interface gráfica avançada e suporte nativo para sistemas RAG complexos, sendo mais adequado para uso programático.
Desmistificando os Parâmetros: 7B, 70B, 120B e o que Significam
O "tamanho" de um LLM é medido pelos seus parâmetros (em milhares de milhões, B), as variáveis que o modelo aprendeu no treino. Mais parâmetros significam maior capacidade de compreender nuances, reter factos e gerar texto complexo. Esta capacidade, no entanto, impacta diretamente os requisitos de hardware.
7B - 14B: Ágeis e Eficientes
Modelos "pequenos" e rápidos, perfeitos para tarefas específicas como programação, resumos ou chatbots simples. Facilmente executados em hardware de consumo comum, como notebooks e desktops padrão.
20B - 40B: Equilíbrio Otimizado
Oferecem um excelente balanço entre desempenho robusto e requisitos de hardware moderados. São uma ótima escolha para utilizadores que procuram mais capacidades sem a necessidade de um sistema de ponta.
70B: O Padrão de Ouro
Considerado o "padrão de ouro" para alta qualidade, rivalizando com muitos serviços comerciais. Requer uma quantidade significativa de VRAM, geralmente encontrada em GPUs de alto desempenho.
120B+: Estado da Arte
Representam o que há de mais avançado em raciocínio e geração de linguagem. Estes modelos impõem os requisitos de hardware mais exigentes, necessitando de configurações profissionais para correr localmente.
A Moeda da IA: Memória e os Seus Requisitos
Para correr um LLM localmente, é fundamental que os seus parâmetros caibam na memória RAM ou VRAM da sua máquina. O cálculo é direto: número de parâmetros multiplicado pelos bytes por parâmetro. Em formato original (FP16), modelos de 70 mil milhões de parâmetros exigem 140 GB de RAM, e de 120 mil milhões necessitam de 240 GB. Estes requisitos são proibitivos para a maioria.
Requisitos de Memória Críticos
A regra de ouro é que cada parâmetro do LLM consome memória. Com o formato FP16, cada parâmetro ocupa 2 bytes, resultando em enormes necessidades de RAM ou VRAM. Um modelo de 70B precisaria de cerca de 140 GB, enquanto um de 120B consumiria 240 GB, tornando a execução inviável em hardware comum.
Quantização: A Chave para a Acessibilidade
A quantização é a técnica que permite "encolher" estes modelos. Reduzindo a precisão numérica dos parâmetros de 16 bits para 8, 5 ou até 4 bits, consegue-se uma redução drástica no consumo de memória. Esta otimização permite executar modelos grandes em hardware mais modesto, com uma perda de precisão que é frequentemente negligenciável para a maioria dos casos de uso.
A quantização torna a execução de modelos de IA avançados no seu PC uma realidade, democratizando o acesso a capacidades que antes exigiam infraestruturas de servidor.
A Janela de Contexto: A Memória de Curto Prazo do LLM
A "Memória de Trabalho"
A janela de contexto atua como a memória de curto prazo de um LLM, armazenando o prompt e o histórico da conversa. Uma janela maior permite que o modelo compreenda e gere respostas mais informadas, mantendo a coerência em interações prolongadas.
O Impacto do KV Cache
Para suportar uma janela de contexto extensa, é necessário o "KV Cache", que exige memória adicional. Um modelo de 70B com 32.000 tokens, por exemplo, pode consumir mais de 24 GB de RAM apenas para este cache, somando-se à memória já necessária para o próprio modelo quantizado.
A capacidade de memória total do seu hardware é, portanto, um fator crítico para correr modelos maiores com janelas de contexto longas, permitindo interações mais ricas e detalhadas.
Análise de Hardware: Mac vs. PC com 128 GB de RAM
Com 128 GB de RAM, tanto um Mac com chip Apple Silicon como um PC de topo estão excecionalmente bem equipados para LLMs locais. A arquitetura, no entanto, dita diferenças cruciais no desempenho para modelos de 120B.
Mac (Apple Silicon)
A arquitetura de Memória Unificada da Apple (ex: M4 Max) permite que CPU, GPU e Neural Engine partilhem a mesma RAM de alta velocidade (400 GB/s+). Isso elimina gargalos de cópia de dados entre RAM e VRAM, sendo ideal para LLMs. O modelo e o contexto residem num único pool ultra-rápido, otimizando a inferência de forma eficiente.
PC (Ryzen AI 395)
PCs com Ryzen AI 395 e 128 GB de RAM oferecem NPUs potentes, mas a memória é segmentada. A inferência é limitada pela VRAM da GPU dedicada, e o "offloading" para a RAM do sistema (mais lenta) pode reduzir drasticamente o desempenho. Contudo, PCs oferecem modularidade para múltiplas GPUs de ponta com alta VRAM.
Para um único modelo gigante, a arquitetura unificada do Mac é mais integrada e eficiente. O PC oferece flexibilidade, mas exige configurações multi-GPU para evitar estrangulamento da largura de banda em modelos de maior dimensão.
