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Avalie, selecione e planeje a arquitetura de Large Language Models (LLMs) de código aberto como Llama, Mistral, Qwen ou Phi para o ambiente da sua empresa. Analise criticamente o funcionamento por trás da previsão de tokens, decifre model cards no Hugging Face Hub e mapeie matrizes de decisão baseadas em privacidade, custo de escala e compliance para mitigar riscos de vazamento de dados de APIs públicas. O curso prepara o aluno para desenhar estratégias de IA privada e decidir com precisão quando utilizar modelos abertos ou proprietários.
Suba, gerencie e teste modelos de linguagem Open Source localmente em hardware convencional (a partir de 8GB de RAM) utilizando Ollama e modelos quantizados em formato GGUF, eliminando a dependência de infraestruturas caras em nuvem. Domine parâmetros práticos de geração (como temperature e top_p) para executar tarefas de mercado como sumarização de documentos e classificação de textos via requisições de APIs locais compatíveis com o padrão OpenAI. O curso foca na aplicação prática de engenharia no terminal para que você domine o ciclo de execução e inferência local.
Estruture custos, riscos operacionais e viabilidade técnica para disponibilizar e escalar IA privada dentro da infraestrutura e governança da sua empresa, avaliando componentes como Docker e Kubernetes. Desenvolva um Parecer Técnico real e um plano de Custo Total de Propriedade (TCO) para calcular o ponto de equilíbrio financeiro e garantir conformidade estrita com a LGPD. A 4Linux utiliza toda a sua bagagem em infraestruturas corporativas complexas para capacitar você a entregar um documento de viabilidade técnica utilizável como portfólio profissional real para a diretoria.
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