Local AI 2026: Como Rodar o DeepSeek Coder Offline com Ollama

Guia Local AI 2026: Rodando DeepSeek Coder Offline com Ollama e LM Studio

Em 2026, a dependência da nuvem para inteligência artificial tornou-se um risco de privacidade e um custo pesado para
desenvolvedores. A grande tendência do ano é o Local AI: rodar modelos LLM poderosos diretamente no
seu hardware. Hoje, vamos aprender a configurar o DeepSeek Coder localmente usando ferramentas como
Ollama e LM Studio.

Por que rodar IA local?

Privacidade total, latência zero e custo inexistente. Ao rodar um modelo como o DeepSeek Coder V3 na sua própria
máquina, o seu código nunca sai do seu computador. Isso é vital para projetos corporativos protegidos por NDAs ou
para quando a conexão com a internet falha.

Esta mudança de paradigma é tão importante quanto foi a transição para o desenvolvimento Web moderno que discutimos
no post sobre por
que o React 19 mudou o frontend. Agora, a IA é uma dependência local, não apenas uma API externa.

Configurando o DeepSeek Coder com Ollama

O Ollama continua sendo a forma mais simples de gerenciar modelos no macOS, Linux e Windows. Com apenas um comando,
você pode ter um assistente de código rodando em segundo plano:

1. Instale o Ollama no site oficial.
2. No terminal, digite: ollama run deepseek-coder.
3. Integre com seu VS Code usando extensões como “Continue” ou “Llama Coder”.

Se você prefere uma interface visual, o LM Studio oferece total controle sobre o uso de RAM e GPU,
permitindo que você escolha exatamente quantos tokens o modelo pode processar. Isso é fundamental para quem trabalha
com Python
e Rust em 2026, onde o desempenho de compilação e a ajuda da IA precisam andar juntos.

Requisitos de Hardware em 2026

Para modelos de 7B ou 14B parâmetros, 16GB de RAM unificada (como nos Macs M-series) ou uma RTX 40/50 com 12GB+ de
VRAM são o ponto ideal. Se você tem menos que isso, modelos “quantizados” (comprimidos) ainda entregam um desempenho
surpreendente para tarefas simples de refatoração.

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