Conteúdo

Tutorial de Modelfile do Ollama: crie seu próprio modelo personalizado

Modelfile é o arquivo de configuração de um modelo do Ollama. O conceito é parecido com o Dockerfile: você usa um modelo existente como base, adiciona seu próprio prompt de sistema e parâmetros e empacota tudo com um novo nome de modelo.

Primeiro Modelfile: assistente em português

Crie um arquivo de texto simples chamado Modelfile:

FROM qwen3:8b

SYSTEM """
Você é um assistente profissional e cordial.
- Responda sempre em português brasileiro natural.
- Seja conciso: apresente primeiro a conclusão e depois acrescente explicações.
- Se não tiver certeza de algo, diga isso diretamente; não invente.
"""

PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER num_ctx 8192

Crie e execute:

ollama create tw-assistant -f ./Modelfile
ollama run tw-assistant

tw-assistant aparecerá em ollama list, e você poderá usar esse nome diretamente na API e em outras ferramentas. Criar um novo modelo não copia os arquivos de pesos do modelo original e quase não ocupa espaço adicional.

Explicação das instruções

Instrução	Obrigatória	Descrição
`FROM`	✓	Modelo base, que pode ser o nome de um modelo ou um arquivo GGUF / safetensors local
`SYSTEM`		Prompt de sistema
`PARAMETER`		Parâmetro de inferência
`MESSAGE`		Exemplo de conversa pré-carregado
`TEMPLATE`		Modelo de prompt (geralmente você mantém o do modelo base, sem precisar alterá-lo)
`LICENSE`		Termos da licença

Coloque textos com várias linhas entre """.

Parâmetros comuns

Parâmetro	Descrição	Recomendação
`temperature`	Grau de aleatoriedade. Quanto menor, mais estável; quanto maior, mais criativo	Perguntas factuais: 0.2～0.5; criação: 0.8～1.0
`num_ctx`	Tamanho do contexto (tokens), que determina quanto conteúdo o modelo consegue "lembrar"	Aumente para resumir documentos longos, mas isso aumenta o uso de memória
`top_p`	Escolhe entre os tokens cuja probabilidade acumulada chega a p	Geralmente, mantenha o valor padrão
`top_k`	Escolhe entre os k tokens com maior probabilidade	Geralmente, mantenha o valor padrão
`repeat_penalty`	Reduz a probabilidade de conteúdo repetido	Se a resposta ficar repetitiva, aumente para 1.1
`num_predict`	Número máximo de tokens gerados; `-1` significa sem limite	Defina quando precisar controlar o tamanho
`stop`	Interrompe a geração ao encontrar este texto	Você pode definir vários
`seed`	Semente aleatória; quando fixada, a mesma entrada gera a mesma saída	Use durante os testes

O próprio modelo base pode já ter alguns parâmetros configurados (por exemplo, um valor recomendado para temperature). Consulte-os com ollama show modelo --parameters. Os valores definidos no Modelfile substituem os existentes.

Use MESSAGE para fornecer exemplos

Exemplos de conversa são uma forma eficaz de "mostrar" o formato de resposta que você quer:

FROM qwen3:8b

SYSTEM Você é um assistente que reescreve frases coloquiais em linguagem formal para documentos oficiais. Responda apenas com a frase reescrita.

MESSAGE user Não vamos conseguir ir à reunião amanhã.
MESSAGE assistant Esta unidade não poderá comparecer à reunião amanhã por motivos alheios à sua vontade. Agradecemos a compreensão.
MESSAGE user As coisas já foram enviadas.
MESSAGE assistant Os itens em questão já foram enviados. Por favor, confirme o recebimento.

Comece com o Modelfile de um modelo existente

ollama show qwen3:8b --modelfile > Modelfile

O arquivo gerado inclui o TEMPLATE completo e os parâmetros. Altere apenas o que for necessário. Observe que o FROM gerado pode ser um caminho para um arquivo local; trocar esse caminho pelo nome do modelo (por exemplo, FROM qwen3:8b) facilita a manutenção.

Importe um modelo GGUF do Hugging Face

Há muitos modelos no formato GGUF no Hugging Face, incluindo várias versões ajustadas. Depois de baixar o arquivo .gguf:

FROM ./my-finetuned-model.Q4_K_M.gguf

ollama create my-model -f Modelfile

O Ollama também pode executar diretamente repositórios GGUF do Hugging Face:

ollama run hf.co/nome-de-usuario/nome-do-repositorio
ollama run hf.co/nome-de-usuario/nome-do-repositorio:Q4_K_M

Importe safetensors

Ao criar um modelo a partir de pesos safetensors, você pode quantizá-lo durante a criação:

ollama create my-model -f Modelfile --quantize q4_K_M

(Consulte a documentação oficial para ver as arquiteturas compatíveis.)

Salve rapidamente no modo interativo

Você também pode fazer isso sem escrever um Modelfile. Depois de ajustar a conversa, salve o modelo diretamente:

>>> /set system "Você é um instrutor experiente de Python. Responda em português e inclua código de exemplo."
>>> /set parameter temperature 0.4
>>> /save python-tutor

Gerencie modelos personalizados

ollama list                      # Os modelos personalizados também aparecem aqui
ollama rm tw-assistant           # Exclui o modelo (não afeta o modelo base)
ollama show tw-assistant --modelfile

Coloque o Modelfile no controle de versão do Git para que os integrantes da equipe possam criar exatamente o mesmo modelo com ollama create.

Atualizado 12 de outubro de 2026