Modelos locais
Os provedores locais mantêm o conteúdo da nota fora dos APIs hospedados. O caminho local atual cobre Ollama com o transporte nativo ollama e LMStudio por meio do transporte compatível com OpenAI. Nenhuma chave API é necessária para nenhum dos caminhos, mas o servidor local e o modelo já devem estar em execução.
Isso faz parte do Obsidian Guia de Gestão de Conhecimento de IA.
Configuração
Para Ollama, instale Ollama, baixe o modelo desejado, inicie o servidor e adicione um perfil de provedor Ollama em Notemd. Para LMStudio, carregue um modelo no servidor local do LM Studio e adicione um perfil de provedor LMStudio.
Os modelos locais são dependências operacionais, não apenas configurações. Notemd só pode chamar o que o processo local expõe, portanto verifique o modelo local fora de Obsidian antes de depurar o plugin.
Endpoint e Autenticação
| Fornecedor | Base URL | Modelo Padrão | Chave API | Observações |
|---|---|---|---|---|
| Ollama | localhost:11434/api | llama3 | Não necessário | Transmissão NDJSON; descoberta de modelos por meio de /api/tags |
| LMStudio | localhost:1234/v1 | local-model | Não necessário | Envia "EMPTY" como token de portador; compatível com OpenAI |
Ollama utiliza o caminho nativo /chat abaixo de seu Base URL. LMStudio segue a rota chat/completions compatível com OpenAI e espera um modelo carregado no servidor local.
Descoberta de modelos
Ollama usa o modo de descoberta ollama-tags e lista as tags baixadas localmente. LMStudio usa a descoberta de modelos compatível com OpenAI quando seu servidor expõe /v1/models.
Se a descoberta não retornar nada, isso geralmente é um problema de estado do servidor local: o modelo não foi baixado, não carregado ou o servidor está vinculado a um host/porta diferente do perfil.
Solução de problemas
- Conexão recusada: inicie Ollama ou o LM Studio e confirme a porta configurada.
- Modelo não encontrado: baixe a tag Ollama ou carregue o modelo do LM Studio antes de testar.
- Saída lenta: reduza o tamanho do contexto, use um modelo local menor ou direcione tarefas pesadas para um provedor hospedado.
- Respostas vazias ou mal formatadas: confirme que o perfil de provedor selecionado corresponde ao protocolo do servidor local; Ollama e LMStudio não são intercambiáveis.
Quando Usar
Use provedores locais para cofres privados, trabalho off-line ou tarefas repetitivas e baratas. Não presuma que o uso local seja automaticamente melhor para síntese de pesquisa ou raciocínio prolongado; a qualidade do modelo e os limites do hardware são o tradeoff.
Próximos passos
- LLM Provedores -- Configuração completa e configuração do modelo por tarefa
- Solução de problemas -- Corrija erros de connection-refused quando o servidor local não está em execução