Como declarar tools confiáveis para OpenAI, Anthropic e Google
Guia prático para criar tools que um LLM consiga descobrir, adaptar para qualquer provedor de LLMs, executar com segurança e proteger com testes.
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Como o agente de IA do Gymnasia foi construído: um coach conversacional BYOK com tools locais e um estimador de refeições que tira os macros...
Terceira e última parte da série Deep Research com LangGraph. Implemente o agente Writer que redige o relatório final a partir da pesquisa, ...
Segunda parte da série Deep Research com LangGraph. Construa o Research Supervisor que coordena vários agentes Researcher em paralelo, decid...
Primeira parte da série para criar um assistente de pesquisa com LangGraph. Conheça a arquitetura do sistema e construa o agente Scope, que ...
Tutorial de elicitação MCP com FastMCP: crie um servidor interativo que coleta dados do usuário em tempo real. Exemplo completo em Python co...
Construa servidores MCP duráveis com persistência SQLite e tarefas em background. Tutorial completo com FastMCP e Python.
Crie servidores MCP resumíveis com checkpoints automáticos e recuperação de tarefas. Tutorial prático com FastMCP e estado persistente.
Tutorial de streaming com FastMCP: report_progress para tarefas de longa duração, upload de arquivos com barras de progresso e StreamableHtt...
Quarta e última parte do guia de LangGraph. Personalize o estado do grafo com esquemas e redutores próprios, e domine os checkpoints para in...
Terceira parte do guia de LangGraph. Implemente memória de longo prazo (entre threads) para que o agente lembre informações entre conversas,...
Segunda parte do guia de LangGraph. Adicione memória de curto prazo ao seu chatbot: persista o estado do grafo dentro de um thread com check...
Primeira parte do guia completo de LangGraph. Aprenda como o LangGraph funciona, instale-o, configure as API keys do Hugging Face e da Anthr...
Quarta e última parte do guia de MCP com FastMCP. Sirva o servidor por HTTP, adicione autenticação com tokens Bearer e chaves RSA, e conecte...
Terceira parte do guia de MCP com FastMCP. Adicione contexto aos seus resources, crie resource templates parametrizados e defina prompts reu...
Segunda parte do guia de MCP com FastMCP. Configure a camada de transporte, exclua argumentos das tools, acesse o contexto da requisição e c...
Primeira parte do guia de MCP (Model Context Protocol) com FastMCP. Prepare o ambiente, crie seu primeiro servidor MCP, exponha funções como...
Seus agentes estão falhando? Eleve seus projetos de IA com padrões avançados: ReAct, planejamento, multi-agentes e mais. Guia prática com có...
Primeira parte do guia completo de LangGraph. Aprenda como o LangGraph funciona, instale-o, configure as API keys do Hugging Face e da Anthr...
Guia uv: gerenciador de pacotes Python em Rust, até 100x mais rápido que conda e venv. Aprenda a criar ambientes e instalar dependências.
Tutorial de FastRTC com exemplos práticos: construa um pipeline de voz em tempo real com STT, LLM e TTS em Python. Da configuração às chamad...
Você quer ter seu próprio Sora, mas também gerar bons vídeos? Neste post, explico como fazer isso com HuggingFace Inference Providers e Repl...
Do you want to deploy a backend with your own LLM? In this post I explain how to do it with HuggingFace Spaces, FastAPI, Langchain and Docke...
Integre Langchain com ChromaDB, Ollama e HuggingFace. Tutorial prático com as integrações open source mais populares.
Aprenda testes unitários em Python com unittest: crie testes, meça cobertura e refatore sem medo. Guia prático com exemplos.
Fundamentos de RAG: faça seus documentos responderem perguntas com IA. Tutorial passo a passo com Hugging Face e ChromaDB.
Aprenda Conventional Commits: padronize mensagens de commit com commitizen e git-changelog. Guia prático para equipes de desenvolvimento.
Paper do DoLa explicado: como a decodificação por camadas contrastantes melhora a factualidade em grandes modelos de linguagem. Reduza aluci...
Paper do QLoRA explicado: quantização NF4 a 4 bits, double quantization e paged optimizers para fine-tuning eficiente de LLMs. Tutorial prát...
Paper do GPTQ explicado (Frantar et al. 2022): como funciona a quantização pós-treinamento para LLMs. Tutorial prático com GPTQConfig do Hug...
Aprenda llm.int8(): quantização INT8 para reduzir o tamanho de LLMs sem perder precisão. Tutorial prático com Transformers e Hugging Face.
Guia completo de quantização de LLMs: FP16, INT8, GPTQ, QLoRA, AWQ e mais. Aprenda a reduzir modelos para rodar em dispositivos com menos re...
Aprenda LoRA (Low-Rank Adaptation): adapte modelos de linguagem com poucos recursos e sem treinar do zero. Guia prático com PyTorch.
Tutorial de fine-tuning do Florence-2 com PyTorch. Aprenda a adaptar o modelo multimodal da Microsoft aos seus dados passo a passo.
Fine-tuning do GPT-2 passo a passo com Hugging Face Transformers: configuração do tokenizer com text_target, DataCollatorForLanguageModeling...
Paper do GPT-2 explicado: arquitetura, tamanhos de modelo (124M, 355M, 774M, 1.5B parâmetros) e como usar GPT2LMHeadModel com Hugging Face T...
Florence-2 da Microsoft: modelo multimodal SOTA com apenas 200M de parâmetros que supera modelos maiores. Guia completo com exemplos prático...
Entenda o GPT-1: como funciona o modelo pioneiro em NLP e como fazer fine-tuning para suas tarefas. Explicação clara com código em Python.
Aprenda tokenização BPE (Byte Pair Encoding): como funciona, implementação passo a passo e dicas para dominar esse método essencial em NLP.
Hugging Face Optimum: acelere treinamento e inferência de modelos PyTorch. Guia prático para otimizar velocidade e eficiência dos seus model...
Ollama: execute LLMs localmente no seu computador com facilidade. Modelos quantizados, rápidos e prontos para uso. Guia de instalação e uso.
Salve e carregue modelos com Hugging Face Accelerate, treine com precisão mista FP16/BF16/FP8 e faça inferência com o ecossistema da Hugging...
Instale e configure o Hugging Face Accelerate e adapte seu loop de treinamento para rodar em múltiplas GPUs e TPUs, com controle de execução...
Aprenda a usar Hugging Face Evaluate para calcular métricas e avaliar modelos de NLP de forma automatizada. Guia prático com exemplos.
Aprenda a usar Hugging Face Datasets para carregar e pré-processar dados de NLP de forma rápida e eficiente. Tutorial prático em Python.
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Aprenda a simular comandos Git visualmente com git-sim antes de executa-los. Teste git rebase, reset e merge de forma segura e grafica.
Guia de Hugging Face Tokenizers: transforme texto em tokens para modelos de IA. Exemplos práticos e código Python para NLP.
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Tutorial de ChromaDB em Python: criar coleções, consultar embeddings, resolver InvalidDimensionException (embedding dimension does not match...
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Guia completo de CSS: aprenda seletores, propriedades, modelo de caixa e layout. Exemplos práticos para iniciar ou aprimorar seu web design.
Guia completo do Mixtral-8x7B da Mistral AI: arquitetura Mixture of Experts, como usar com HuggingFace e Gradio. Tutorial pratico.
Descubra como é medida a similaridade entre embeddings, a base do mecanismo de atenção dos transformers e dos algoritmos de RAG
Descubra o poder dos embeddings: como funcionam Word2Vec, GloVe e BERT para representar palavras como vetores em NLP e transformers.
Descubra o que sao tokens em IA e como as palavras sao divididas em unidades minimas. Aprenda a usar tiktoken da OpenAI com GPT-4 e GPT-3.5.
Tutorial da API OpenAI em Python: aprenda a usar GPT para geração de texto e DALL-E para imagens. Guia completo do iniciante ao avançado.
Aprenda HTML, a linguagem de marcação usada para criar páginas da web. Aprenda a estruturar o conteúdo de uma página da web e a formatá-lo c...
Tutorial Fail2Ban: proteja seu servidor Linux contra ataques de força bruta via SSH. Guia completo de instalação e configuração.
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Terceira parte do guia de Git. Trabalhe com repositórios remotos ☁️, crie aliases, salve alterações com o stash e marque versões com tags co...
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Você reescreveu aquele código que levou horas para ser feito? Não entre em pânico! Primeira parte do guia de Git: aprenda a controlar as ver...
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Aprenda como funciona uma rede neural com Python: regressão linear, função de perda, gradiente e treinamento. Tutorial prático com código.
Aprenda como funcionam as redes neurais, sua história desde os anos 50, o Inverno da IA e como o ImageNet revolucionou a IA em 2012. Guia pa...
Tutorial completo de Bash scripting em Linux: aprenda a criar scripts, automatizar tarefas, usar variaveis, loops e condicoes no terminal.
🐳 Segunda parte do guia de Docker. Orquestre vários contêineres ao mesmo tempo com o Docker Compose e domine os tópicos avançados do Docker...
🐳 Primeira parte do guia de Docker. Crie quantos ambientes de desenvolvimento você quiser: aprenda a gerenciar contêineres, dados e volumes...
🟢 Terceira parte do guia do terminal. Administre o sistema 🖥: memória, disco, pacotes, usuários, segurança e agendamento de comandos no te...
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Aprenda a gerenciar e analisar dados com Pandas em Python. Tutorial completo com exemplos de manipulacao, limpeza e visualizacao de dados.
Tutorial completo de NumPy em Python: aprenda calculo matricial, operacoes com arrays, algebra linear e manipulacao de dados numericos.
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Primeira parte do guia completo de Python. Aprenda os tipos de dados: strings, números, sequências (listas e tuplas), dicionários, sets, boo...
Guia prático para criar tools que um LLM consiga descobrir, adaptar para qualquer provedor de LLMs, executar com segurança e proteger com testes.
Como o agente de IA do Gymnasia foi construído: um coach conversacional BYOK com tools locais e um estimador de refeiçõe...
Terceira e última parte da série Deep Research com LangGraph. Implemente o agente Writer que redige o relatório final a ...
Vamos conversar.
maximofn@gmail.com
Especialista em Machine Learning e Inteligência Artificial. Desenvolvo soluções com IA generativa, agentes inteligentes e modelos personalizados.
Agentes de IA, impulsionados por LLMs, prometem transformar aplicações. Mas eles são meros executores hoje ou futuros colaboradores inteligentes? Para...
Aprenda a criar um sistema de IA para executar eficientemente em um dispositivo
Os espaços do Hugging Face nos permitem executar modelos com demos muito simples, mas e se a demo quebrar? Ou se o usuário a deletar? Por isso, criei contêineres docker com alguns espaços interessantes, para poder usá-los localmente, aconteça o que acontecer. Na verdade, se você clicar em qualquer botão de visualização de projeto, ele pode levá-lo a um espaço que não funciona.
Vamos conversar.
maximofn@gmail.com
Especialista em Machine Learning e Inteligência Artificial. Desenvolvo soluções com IA generativa, agentes inteligentes e modelos personalizados.
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Uso: Fine-tuning de modelos de geração de texto humorístico
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Uso: Treinamento de modelos de tradução inglês-espanhol
Dataset com filmes e séries da Netflix
Uso: Análise de catálogo Netflix e sistemas de recomendação