Uma referência prática para executar LLMs abertos no seu próprio Mac ou PC. Cada guia é sustentado por tokens/s reais, consumo de memória e testes de quantização das nossas máquinas. Escolha o modelo e a versão certos com números, não com achismo.
Este guia explora como a IA multimodal e personagens, juntamente com IA de vídeo e personagens, oferece novas Aplicações de IA para usuários.
READ →A corrida pela soberania tecnológica na IA depende do controle de dados e da retenção de talentos. Este artigo explora como a infraestrutura de dados…
♥ 0Este guia explora como escolher modelos de linguagem locais (LLMs) para rodar em hardware doméstico, detalhando o processo de quantização e as…
♥ 0Este artigo detalha a técnica de inferência de precisão mista, que permite otimizar modelos de inteligência artificial. O objetivo é alcançar um…
♥ 0Este artigo detalha como executar modelos de linguagem de grande escala (LLMs) localmente, focando na otimização de hardware e na escolha correta de…
♥ 0Este artigo explora a evolução dos modelos de linguagem, detalhando como a coerência textual é mantida, os riscos de vieses e a importância da…
♥ 0Este guia compara o Qwen e o Llama 3.1 para uso local, recomendando a escolha do modelo com base no hardware disponível (VRAM/RAM) e no objetivo do…
♥ 0Este guia detalhado explica como construir um sistema RAG robusto, focando na integração de LLMs locais com bases de dados vetoriais para eliminar…
♥ 0Este artigo detalha como configurar e utilizar Large Language Models (LLMs) localmente para desenvolvimento de software, garantindo total privacidade…
♥ 0Aprenda a escolher entre os formatos GGUF e MLX para maximizar o desempenho de modelos de linguagem locais conforme seu hardware. Descubra como a…
♥ 0Aprenda a instalar e otimizar o modelo Llama 3.1 no seu próprio hardware para garantir privacidade total e economia de custos. Este guia detalha…
♥ 0