Tutoriais do LLM

Aprenda a ajustar o Qwen3.5-9B no dataset Latex OCR usando QLoRA no Unsloth Studio, depois teste o modelo no chat e exporte em GGUF para inferência local.

Conheça o novo modelo de visão e linguagem e rode-o em um notebook com 8 GB de VRAM.

Aprenda a criar e manter um CLAUDE.md enxuto, para que o Claude Code siga fielmente as regras, convenções e fluxos do seu projeto em toda sessão.

Configure o Muse Spark 1.3 no Muse Code e na Meta Model API, escolha entre os tiers contributor e standard e confira se as promessas de eficiência da Meta se confirmam.

Aprenda a usar a API Gemini 3.8 Flash em Python: configuração da Interactions API, ajuste de thinking_level, extração de PDF para JSON e function calling com código.

Use o GPT-6 Astra via OpenAI API para criar um agente de verificação de release em Python com ferramentas assíncronas, controles de raciocínio, Structured Outputs e rastreamento de custos, depois teste uso de computador e steering.

Aprenda a usar o mais novo modelo da Anthropic para criar um agente em Python que lê um repositório Flask antes de planejar uma mudança. Adicione atualizações de progresso, ferramentas de arquivo somente leitura e controles de custo.

Aprenda a executar o Qwen3.8-Flash-Next GGUF localmente com o llama.cpp em uma RTX PRO 6000 e conectá-lo ao OpenCode para um setup de codificação agentic totalmente local.

Aprenda a usar o Claude Code, da Anthropic, para melhorar fluxos de desenvolvimento com um exemplo prático usando a biblioteca Supabase para Python.

Um olhar prático sobre o modelo Fable 5 da Anthropic no Claude Code: como ele lida com um build one-shot, suas recusas de segurança e fallback para o Opus, e quando usar cada um.

Aprenda a executar, localmente e só com CPU, um sistema de speech-to-text rápido, preciso e multilíngue usando o Microsoft VibeASR.cpp — com transcrição de arquivos, streaming em tempo real e interface web em Gradio no Windows, Linux e macOS.

Aprenda a construir um sistema de QA de documentos em Python com PageIndex e compare, em um relatório real do Federal Reserve, com um baseline de RAG vetorial usando FAISS.