Ollama para empresas
Time sênior para implantar inferência local com Ollama: modelos abertos rodando na sua infraestrutura, com dado que não sai da empresa e custo comparado ao das APIs.
Retorno em horário comercial para entender o caso de uso, a política de dados e o hardware disponível.
Execução orientada a negócio
Antes de subir servidor, avaliamos requisito de privacidade, volume de chamadas, hardware disponível e a qualidade que o caso exige. O projeto sai com modelo escolhido no seu conjunto de testes, dimensionamento de máquina e comparação de custo com as APIs de mercado.
A conversa inicial serve para separar oportunidade real de automação que só parece boa na apresentação.
Grandes marcas já contrataram a X-Apps
Depoimentos
Os depoimentos abaixo falam sobre qualidade de entrega, parceria e capacidade técnica em software, produto e operação.
Winne Rodrigues
Product Marketing Manager
Gabriela Sterenberg
Head de Marketing
Hélio Zonta Júnior
Gerente produtos e Serviços
Mario Del Matto
Suzano Papel e Celulose
Danilo Bueno
Coordenador de TI – Roche Latam
Milton Foti
Gerente de Sistemas
Casos em que rodar o modelo dentro da empresa resolve uma restrição de privacidade ou muda a conta em relação ao custo por token.
Contratos, prontuários e dados regulados consultados por RAG com modelo, índice e embeddings rodando dentro da sua rede.
Notas, apólices e formulários lidos e estruturados em ambiente próprio, para áreas que não autorizam envio a API externa.
Validação do caso de uso em máquina existente, com modelo aberto, antes de assinar contrato de API ou comprar GPU.
Assistentes e automações em planta industrial, ambiente isolado da internet ou unidade com link instável.
Modelo local mascara dados pessoais e sigilosos antes de a chamada seguir para um modelo de fronteira na nuvem.
Classificação e sumarização em lote nas quais o custo por token da API supera o custo da GPU própria em operação contínua.
Do diagnóstico à operação, com qualidade, latência e custo de infraestrutura medidos no piloto.
Levantamos caso de uso, política de dados, volume estimado, hardware disponível e o critério de sucesso do projeto.
Comparamos modelos abertos no seu conjunto de testes, avaliando qualidade, tamanho, quantização e requisito de máquina.
Definimos GPU, memória, servidor de inferência e filas, com projeção de custo mensal comparada ao consumo por token.
Conectamos o endpoint local a CRM, ERP, bancos, filas e repositórios de documentos, com autorização no backend.
Recorte pequeno em uso real para comparar acerto, latência e custo de operação com a linha de base do processo.
Squad sustenta o ambiente em produção: atualização de modelos, monitoramento de GPU, evals e backlog priorizado.
Privacidade, capacidade e qualidade nascem junto com o piloto, não depois que o servidor já atende a operação.
Modelo local, RAG, filas e observabilidade entram quando resolvem uma restrição concreta de privacidade, latência ou custo.
Modelos abertos avaliados no seu caso, com quantização e dimensionamento de GPU para equilibrar qualidade e custo.
RAG com embeddings, índice e documentos dentro da rede, com regra de permissão para responder pela fonte certa.
Logs, evals, monitoramento de GPU, fila de inferência e versionamento de prompts e modelos em produção.
Produto, engenharia e operação trabalham juntos para reduzir risco e acelerar entrega.
Antes de montar o squad, alinhamos problema, métrica, risco, integração e critério de sucesso.
A solução precisa conversar com o que a empresa já usa: CRM, ERP, APIs, bancos, filas e documentos.
Logs, permissões, auditoria, custo, qualidade, testes e aprovação humana entram no desenho desde o início.
Discovery, arquitetura, desenvolvimento, QA, DevOps e produto trabalham com backlog e ciclos curtos.
Produto, engenharia e execução sob demanda para projetos corporativos com governança.
Compare caminhos técnicos sem perder o foco no resultado do projeto.
Modelos open source quando controle, privacidade, custo ou execução local importam.
Modelos eficientes para automações, classificação, copilots e cenários de custo.
Avaliação de modelos para custo, performance e tarefas técnicas com risco controlado.
Agentes, copilots, automações, RAG e tool calling integrados a sistemas reais.
Fluxos com documentos, contexto longo, copilots internos e apoio operacional.
Soluções multimodais e integradas ao ecossistema Google, dados e Workspace.
Depende da tarefa. Para classificação, extração, sumarização e RAG bem delimitado, modelos abertos atuais entregam qualidade competitiva. Comparamos as opções no seu conjunto de testes antes de recomendar, e dizemos quando o caso pede modelo proprietário.
Depende do modelo, da quantização e do volume de chamadas. O dimensionamento de GPU e memória sai do diagnóstico, e o protótipo pode começar em máquina que a empresa já tem, antes de qualquer compra.
Sim, quando a arquitetura é toda local: modelo, embeddings, índice e logs ficam na sua infraestrutura. Deixamos por escrito o perímetro do dado e, se algum passo chamar serviço externo, ele só recebe conteúdo mascarado.
Em geral, quando o volume é alto e contínuo. Fazemos a conta no diagnóstico: consumo estimado por transação na API contra custo de GPU, energia e operação no seu cenário, sem promessa genérica de economia.
Dá. O piloto costuma rodar com modelo menor e quantizado em máquina existente, para validar qualidade e integração. A compra de hardware, quando necessária, vem dimensionada pelo resultado do piloto.
Sim. O squad segue responsável por atualização de modelos, monitoramento de GPU e fila, evals de regressão e evolução do backlog, no modelo de contratação combinado.
Traga o caso de uso, a política de dados, o volume estimado e o hardware disponível. Retornamos com o recorte de piloto, o modelo sugerido e a comparação de custo com APIs.