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Gymnasia: arquitetura de um agente de IA que roda no celular

Gymnasia: arquitetura de um agente de IA que roda no celular

Como o agente de IA do Gymnasia foi construído: um coach conversacional BYOK com 12 ferramentas locais e um subagente de visão que estima ma...

Deep Research com LangGraph (3/3): agente Writer e relatório final

Deep Research com LangGraph (3/3): agente Writer e relatório final

Terceira e última parte da série Deep Research com LangGraph. Implemente o agente Writer que redige o relatório final a partir da pesquisa, ...

Deep Research com LangGraph (2/3): Research Supervisor multiagente

Deep Research com LangGraph (2/3): Research Supervisor multiagente

Segunda parte da série Deep Research com LangGraph. Construa o Research Supervisor que coordena vários agentes Researcher em paralelo, decid...

Deep Research com LangGraph (1/3): agentes Scope e Researcher

Deep Research com LangGraph (1/3): agentes Scope e Researcher

Primeira parte da série para criar um assistente de pesquisa com LangGraph. Conheça a arquitetura do sistema e construa o agente Scope, que ...

Tutorial Elicitação MCP: Exemplo FastMCP com Human-in-the-Loop

Tutorial Elicitação MCP: Exemplo FastMCP com Human-in-the-Loop

Tutorial de elicitação MCP com FastMCP: crie um servidor interativo que coleta dados do usuário em tempo real. Exemplo completo em Python co...

MCP Durável: Persistência em Tarefas Longas

MCP Durável: Persistência em Tarefas Longas

Construa servidores MCP duráveis com persistência SQLite e tarefas em background. Tutorial completo com FastMCP e Python.

MCP Resumível: Checkpoints Automáticos

MCP Resumível: Checkpoints Automáticos

Crie servidores MCP resumíveis com checkpoints automáticos e recuperação de tarefas. Tutorial prático com FastMCP e estado persistente.

FastMCP Streaming: Progresso em Tarefas Longas, Upload de Arquivos e Uvicorn

FastMCP Streaming: Progresso em Tarefas Longas, Upload de Arquivos e Uvicorn

Tutorial de streaming com FastMCP: report_progress para tarefas de longa duração, upload de arquivos com barras de progresso e StreamableHtt...

LangGraph (4/4): personalização do estado e checkpoints

LangGraph (4/4): personalização do estado e checkpoints

Quarta e última parte do guia de LangGraph. Personalize o estado do grafo com esquemas e redutores próprios, e domine os checkpoints para in...

LangGraph (3/4): memória de longo prazo e human-in-the-loop

LangGraph (3/4): memória de longo prazo e human-in-the-loop

Terceira parte do guia de LangGraph. Implemente memória de longo prazo (entre threads) para que o agente lembre informações entre conversas,...

LangGraph (2/4): memória de curto prazo

LangGraph (2/4): memória de curto prazo

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...

LangGraph (1/4): chatbot básico e ferramentas

LangGraph (1/4): chatbot básico e ferramentas

Primeira parte do guia completo de LangGraph. Aprenda como o LangGraph funciona, instale-o, configure as API keys do Hugging Face e da Anthr...

MCP com FastMCP (4/4): HTTP, autenticação e cliente MCP

MCP com FastMCP (4/4): HTTP, autenticação e cliente MCP

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...

MCP com FastMCP (3/4): resources avançados e prompts

MCP com FastMCP (3/4): resources avançados e prompts

Terceira parte do guia de MCP com FastMCP. Adicione contexto aos seus resources, crie resource templates parametrizados e defina prompts reu...

MCP com FastMCP (2/4): camada de transporte, contexto e resources

MCP com FastMCP (2/4): camada de transporte, contexto e resources

Segunda parte do guia de MCP com FastMCP. Configure a camada de transporte, exclua argumentos das tools, acesse o contexto da requisição e c...

MCP com FastMCP (1/4): crie seu primeiro servidor e gerencie suas tools

MCP com FastMCP (1/4): crie seu primeiro servidor e gerencie suas tools

Primeira parte do guia de MCP (Model Context Protocol) com FastMCP. Prepare o ambiente, crie seu primeiro servidor MCP, exponha funções como...

Padrões de Agentes IA: Design e Uso

Padrões de Agentes IA: Design e Uso

Seus agentes estão falhando? Eleve seus projetos de IA com padrões avançados: ReAct, planejamento, multi-agentes e mais. Guia prática com có...

LangGraph (1/4): chatbot básico e ferramentas

LangGraph (1/4): chatbot básico e ferramentas

Primeira parte do guia completo de LangGraph. Aprenda como o LangGraph funciona, instale-o, configure as API keys do Hugging Face e da Anthr...

uv: Alternativa Rápida ao conda e venv

uv: Alternativa Rápida ao conda e venv

Guia uv: gerenciador de pacotes Python em Rust, até 100x mais rápido que conda e venv. Aprenda a criar ambientes e instalar dependências.

FastRTC Tutorial: Pipeline de Voz STT + LLM + TTS em Python

FastRTC Tutorial: Pipeline de Voz STT + LLM + TTS em Python

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...

Wan2.1-T2V-14B: Gerar Vídeos com HF

Wan2.1-T2V-14B: Gerar Vídeos com HF

Você quer ter seu próprio Sora, mas também gerar bons vídeos? Neste post, explico como fazer isso com HuggingFace Inference Providers e Repl...

Desplegar backend com LLM no HuggingFace

Desplegar backend com LLM no HuggingFace

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...

Langchain com integrações de código aberto

Langchain com integrações de código aberto

Integre Langchain com ChromaDB, Ollama e HuggingFace. Tutorial prático com as integrações open source mais populares.

unittest em Python: Testes Unitários

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Aprenda testes unitários em Python com unittest: crie testes, meça cobertura e refatore sem medo. Guia prático com exemplos.

Fundamentos RAG: Geração Aumentada

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Fundamentos de RAG: faça seus documentos responderem perguntas com IA. Tutorial passo a passo com Hugging Face e ChromaDB.

Conventional Commits: Padrão para Git

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Aprenda Conventional Commits: padronize mensagens de commit com commitizen e git-changelog. Guia prático para equipes de desenvolvimento.

DoLa: Decodificação por Camadas Contrastantes para Reduzir Alucinações em LLMs

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Paper do DoLa explicado: como a decodificação por camadas contrastantes melhora a factualidade em grandes modelos de linguagem. Reduza aluci...

QLoRA Explicado: Quantização NF4, Double Quantization e Paged Optimizers

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Paper do QLoRA explicado: quantização NF4 a 4 bits, double quantization e paged optimizers para fine-tuning eficiente de LLMs. Tutorial prát...

GPTQ: Quantização Pós-Treino Explicada + Tutorial GPTQConfig

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Paper do GPTQ explicado (Frantar et al. 2022): como funciona a quantização pós-treinamento para LLMs. Tutorial prático com GPTQConfig do Hug...

llm.int8(): Quantização 8-bit para Transformers

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Aprenda llm.int8(): quantização INT8 para reduzir o tamanho de LLMs sem perder precisão. Tutorial prático com Transformers e Hugging Face.

Quantização de LLMs: Otimizar Modelos

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Guia completo de quantização de LLMs: FP16, INT8, GPTQ, QLoRA, AWQ e mais. Aprenda a reduzir modelos para rodar em dispositivos com menos re...

LoRA: Adaptação de Baixo Posto para LLMs

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Aprenda LoRA (Low-Rank Adaptation): adapte modelos de linguagem com poucos recursos e sem treinar do zero. Guia prático com PyTorch.

Fine-Tuning Florence-2: Visão por IA

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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 GPT-2 com Transformers: Tokenizer text_target, DataCollator e Trainer

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Fine-tuning do GPT-2 passo a passo com Hugging Face Transformers: configuração do tokenizer com text_target, DataCollatorForLanguageModeling...

GPT-2 Explicado: Arquitetura, Tamanhos de Modelo (124M–1.5B) e GPT2LMHeadModel

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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: Modelo de Visão Multimodal

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Florence-2 da Microsoft: modelo multimodal SOTA com apenas 200M de parâmetros que supera modelos maiores. Guia completo com exemplos prático...

GPT-1: Pré-Treino Generativo para NLU

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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.

Tokenizer BPE: Algoritmo de Subpalavras

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Aprenda tokenização BPE (Byte Pair Encoding): como funciona, implementação passo a passo e dicas para dominar esse método essencial em NLP.

Hugging Face Optimum: Inferência Rápida

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Hugging Face Optimum: acelere treinamento e inferência de modelos PyTorch. Guia prático para otimizar velocidade e eficiência dos seus model...

Ollama: Execute LLMs Localmente

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Ollama: execute LLMs localmente no seu computador com facilidade. Modelos quantizados, rápidos e prontos para uso. Guia de instalação e uso.

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Salve e carregue modelos com Hugging Face Accelerate, treine com precisão mista FP16/BF16/FP8 e faça inferência com o ecossistema da Hugging...

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Aprenda a usar Hugging Face Evaluate para calcular métricas e avaliar modelos de NLP de forma automatizada. Guia prático com exemplos.

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