Curso IA Aplicada com LLMs - Klésis Cursos

O Que Você Vai Dominar em 12 Horas Intensivas?

Preparamos uma jornada de aprendizado focada, prática e estratégica para você implementar LLMs offline com total segurança e autonomia:

1.1. Por que IA Offline?

Vantagens cruciais de Segurança de Dados, Autonomia Total e Privacidade Absoluta para sua empresa.

1.2. Cenários de Uso e Casos de Sucesso

Descubra onde os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) offline realmente fazem a diferença e protegem sua vantagem competitiva.

1.3. Desafios da Implementação Offline

Visão realista sobre requisitos de Hardware, Software e estratégias de Gerenciamento eficaz.

1.4. Panorama dos Principais LLMs Open Source

Conheça modelos, adequados e otimizados para execução em servidores locais.

2.1. Requisitos Detalhados de Hardware

Entenda as necessidades de CPU, GPU (NVIDIA/AMD), RAM e Armazenamento para performance ideal.

2.2. Configuração do Sistema Operacional

Melhores práticas para SO Windows e WSL para hospedar seus LLMs.

2.3. Instalação de Dependências Essenciais

Guia prático para Instação, Drivers de GPU e bibliotecas cruciais.

2.4. Ferramentas e Frameworks para Execução Local

Visão geral e introdução das ferramentas para gerenciar e configurar Modelos LLM Offline sem internet, como interagir com modelos LLM utilizando uma interface de usuário e conceitos de LangChain para orquestração.

3.1. Download e Configuração de Modelos Pré-treinados

Trabalhando com formatos populares como GGUF, GGML e otimizando para seu hardware.

3.2. Laboratório Prático: Seu Primeiro LLM Offline

Execute modelos localmente via terminal e explore interfaces gráficas amigáveis.

3.3. Testando Modelos e Parâmetros de Inferência

Ajuste fino de temperatura, top_p, e outros parâmetros para otimizar as respostas do seu LLM.

3.4. Engenharia de Prompt para Modelos Locais

Técnicas avançadas para extrair o máximo de seus LLMs offline em tarefas específicas do seu negócio.

4.1. Noções Básicas de API para LLMs Locais

Como expor seu modelo de forma segura para consumo por outras aplicações na sua rede interna.

4.2. Considerações Avançadas de Segurança

Estratégias para proteger seus modelos, dados de treinamento e a infraestrutura do servidor de IA.

4.3. Introdução Conceitual ao Fine-tuning (LoRA)

Entenda como personalizar LLMs com seus próprios dados para tarefas altamente especializadas, mantendo a privacidade.

4.4. Monitoramento, Manutenção e Escalabilidade

Práticas para garantir a operação contínua e eficiente de suas soluções LLM offline.

4.5. Discussão de Projetos e Próximos Passos

Orientação para aplicar o conhecimento adquirido em projetos reais na sua empresa ou carreira.

O Que Você Precisa Trazer:

Nenhuma experiência prévia profunda em IA é exigida, mas um entendimento básico de como usar um computador e instalar softwares é útil. O mais importante é:

Interesse Genuíno em Inteligência Artificial e suas aplicações práticas.
Disposição para Aprender conceitos técnicos sobre servidores e modelos de linguagem.
Proatividade para testar, configurar e solucionar pequenos problemas.
Notebook Pessoal: Essencial para as atividades práticas e configurações. Recomendamos um sistema com pelo menos 8GB de RAM (16GB+ ideal) e, se possível, uma GPU NVIDIA recente para melhor performance (opcional, mas recomendado para alguns modelos).

Nós guiaremos você em cada etapa, focando na aplicação prática para empresas e profissionais da área!