15h horas de conteúdo
SLM: IA Local com Qwen – Reduzindo Custos e Protegendo Dados
Descubra, com dados reais, quando vale migrar de uma LLM proprietária (como Claude e GPT) para um modelo pequeno rodando na sua própria infraestrutura, sem GPU e sem nuvem. Neste curso de entrada, você compara custo, latência e acurácia entre os dois modelos, coloca a solução em produção com backend configurável e faz fine-tuning via LoRA inteiramente em CPU. No laboratório prático com Docker, Ollama e Qwen, você constrói o 4Nota, uma aplicação que extrai dados de notas fiscais de serviço, e aprende a decidir quando a migração compensa e quando não compensa.
- Certificado incluído
- 15h de conteúdo
+ 200.000
Foram treinados pela 4Linux
100%
Do curso roda em CPU, com Docker e Ollama
R$ 8.000
Média salarial de Engenheiro de IA
SLM: IA Local com Qwen – Reduzindo Custos e Protegendo Dados
🏢 Comprando pela empresa?
O que você vai conquistar
Você vai sair deste curso sabendo:
- Diferenciar tecnicamente LLM proprietária e SLM local e avaliar quando a migração compensa e quando não compensa
- Medir com dados reais o ponto em que manter infraestrutura própria fica mais barato que pagar por token
- Construir um pipeline de extração estruturada com dois backends intercambiáveis e comparar a qualidade campo a campo
- Fazer fine-tuning de um SLM via LoRA inteiramente em CPU, diagnosticando os erros que travam a máquina
- Exportar o modelo para GGUF e colocá-lo em produção via Ollama, sem alterar o código da aplicação
Para quem é este curso
Este curso é para você se...
- Você já usa LLMs proprietárias como Claude ou GPT e quer saber se vale migrar para um modelo rodando na sua própria infraestrutura
- Você precisa de dados concretos de custo, latência e acurácia para justificar (ou descartar) uma migração para IA local
- Você quer manter os dados da empresa dentro de casa, sem depender de envio para APIs na nuvem
- Você é de desenvolvimento ou infraestrutura, já tem noções de Python e Docker e quer aprender fine-tuning sem precisar de GPU
- Você quer ir além do conceito e entender com rigor técnico como levar um modelo local até a produção
Conteúdo do curso
O que você vai aprender
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012h · 1 aulasPanorama: LLMs proprietárias vs. SLMs locais
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022h · 1 aulasInfraestrutura local com Docker e Ollama
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033h · 1 aulasExtração estruturada com LLMs
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043h · 1 aulasAvaliação e comparação entre LLM e SLM
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052h · 1 aulasDa comparação à produção
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062h · 1 aulasFine-tuning do SLM com LoRA em CPU
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071h · 1 aulasEncerramento: limites, escala e próximos passos
E muito mais na ementa completa...
O PDF inclui ementa detalhada, pré-requisitos e configuração mínima do computador, pronto para enviar ao seu gestor.
Por que a 4Linux é diferente
Aprendizado que vai além do
teórico
Somos a única escola de TI no Brasil que também implementa projetos — o que significa que nossos instrutores trazem problemas reais de produção para dentro do curso.
Não somos uma plataforma de vídeos. Somos uma escola com metodologia própria, ambiente prático e instrutores que estão no mercado.
25+
anos de mercado
250k+
alunos treinados
4.8★
avaliação média
AIA Responde
IA especializada em TI disponível 24h para tirar dúvidas durante o curso — sem esperar fórum.
AIA - Ambiente Interativo de Aprendizagem
VMs pré-configuradas que replicam ambientes reais de produção — sem precisar configurar nada na sua máquina.
Papo com o Mestre
Aula ao vivo com o instrutor para tirar dúvidas, revisar pontos críticos e receber mentoria.
Certificado verificável
Certificado digital com QR code de verificação — reconhecido pelas principais empresas de TI.
Quem criou este curso
Veja o que o instrutor fala sobre este curso
Um curso criado por quem vive isso no mercado — não só na teoria.
Montei este curso para responder uma pergunta que muita empresa está fazendo: vale a pena sair da LLM paga e rodar IA na própria infraestrutura? Em vez de responder com teoria, a gente mede. Você constrói uma aplicação real, compara custo, latência e acurácia, e faz o fine-tuning sem GPU, com os erros e as correções que aconteceram de verdade na preparação do curso. No final, você sabe decidir quando a migração compensa e, tão importante quanto, quando ela não compensa.
Resultados reais
Quem já passou por aqui
250k+
Alunos treinados
4.8★
Avaliação média
25+
Anos de mercado
98%
Satisfação
Opções de matrícula
Escolha como quer estudar
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Curso Avulso
Acesso completo apenas a este curso
- SLM: IA Local com Qwen – Reduzindo Custos e Protegendo Dados
- Carga horaria 15h
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- Papo com o Mestre (ao vivo)
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- Acesso por 12 meses
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Assinatura Premium
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- Papo com o Mestre (ao vivo)
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- Acesso por 18 meses
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Perguntas frequentes
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Após a matrícula, você tem acesso ao conteúdo na plataforma da 4Linux (aia.4linux.com.br) e pode assistir às aulas quantas vezes quiser dentro do período de acesso do seu plano. Consulte as condições vigentes no ato da compra.
Sim. Para o laboratório, você vai precisar de um computador com Docker instalado (Linux, macOS ou Windows com WSL2), pelo menos 4 núcleos de CPU, 8 GB de RAM (16 GB recomendado) e 15 GB livres em disco. Não é preciso GPU nem conta em nuvem: tudo, inclusive o fine-tuning, roda localmente. Você também vai precisar de uma conta paga na Anthropic, OpenAI ou OpenRouter (apenas uma delas), usada em poucas chamadas nas Aulas 03 e 04.
Você não estuda sozinho: conta com o suporte de instrutores especialistas da 4Linux para tirar dúvidas técnicas, além do apoio da nossa IA, disponível para ajudar a qualquer momento durante os estudos. As aulas ao vivo acontecem pelo Google Meet e os materiais e videoaulas ficam disponíveis na plataforma de ensino da 4Linux.
Não é preciso experiência com fine-tuning ou modelos locais. O recomendado é ter Python básico (funções, dicionários, ambientes virtuais), Docker básico (subir containers e usar docker compose) e noção do que é uma API REST. O curso é indicado para desenvolvedores e profissionais de infraestrutura que já usam ou avaliam usar LLMs proprietárias.
Você aprende a comparar, com dados reais de custo, latência e acurácia, uma LLM proprietária com um SLM rodando localmente. Ao longo do curso, constrói o 4Nota, uma aplicação que extrai dados de notas fiscais de serviço, coloca a solução em produção com backend configurável, faz fine-tuning via LoRA inteiramente em CPU e publica o modelo ajustado no Ollama. Também aprende a evitar os principais vieses de avaliação e a reconhecer quando a migração compensa e quando não.
Ele é o ponto de partida. Você sai sabendo avaliar uma migração, montar a arquitetura e colocar um modelo local em produção via Ollama. O curso também deixa claros os limites do que é construído, como o uso de dataset sintético e a escala pequena, e apresenta o deployment em escala com GPU (vLLM, LLM Compressor, GuideLLM) como próximo passo para projetos maiores.
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