Tutoriais do LLM

Aprenda a rodar modelos de decisão poderosos localmente, explore o ecossistema vLLM e crie três projetos práticos usando texto, imagens e vídeos.

Use Meta Muse Wonder e a API web da Olostep para verificar afirmações médicas, explicar o raciocínio e mostrar de onde vieram as evidências.

Modelos de decisão pontuam um conjunto fixo de respostas em vez de escrever texto. Veja como funcionam, como o Jev se compara e o que testes independentes mostraram.

Um tutorial prático de avaliação de RAG em Python. Monte um dataset de avaliação, pontue com as 4 métricas centrais do Ragas, crie um quality gate na CI, gere perguntas de teste sintéticas e acompanhe as pontuações por commit — para diferenciar falhas de recuperação das de geração antes que seus usuários percebam.

Siga este tutorial de Computer Use da OpenAI Agents API para criar um agente de QA em Python que testa um checkout em um navegador hospedado e retesta a correção na mesma sessão.

Aprenda como quantização, otimização de KV-cache, batching, decodificação especulativa, largura de banda de memória e ajustes orientados por hardware podem melhorar velocidade, escala e eficiência de custos ao servir large language models.

Compare LangChain, LangGraph, LangSmith e LangFlow. Entenda os papéis, pontos fortes e quando usar cada um para criar aplicações de IA prontas para produção.

Aprenda a criar um analista financeiro de IA com segurança usando um sandbox hospedado pela OpenAI: do upload dos dados e análise orientada por agente à geração e download de relatórios, gráficos e arquivos de apoio.

Aprenda a editar imagens com o Qwen Image 2.1 em um Colab A100, guiar mudanças com texto ou desenhos e exportar resultados selecionados como GIF.

Rode um modelo MoE massivo localmente combinando VRAM da GPU, RAM do sistema, SGLang e KTransformers para inferência heterogênea CPU-GPU.

Crie um agente de resposta a incidentes com GPT-6.1 Sol, a OpenAI Agents API e um sandbox hospedado para investigar incidentes, rodar verificações e gerar relatórios estruturados.

Tutorial mão na massa para rodar o Kimi K2 Thinking, criar fluxos com chamadas de ferramentas, ver o raciocínio transparente e comparar com GPT-5 e Claude 4.5.