Por que criar motores de inferência de IA em C e C++: lições do LocalAI
Entenda por que o LocalAI desenvolve motores próprios em C e C++, quais ganhos obteve em tamanho, memória e desempenho e por que a paridade vem antes da otimização.
Apple Silicon e IA local: por que o Mac Mini virou servidor de LLM
O Mac Mini com chip M4 virou referência para inferência de IA local. Entenda por que a arquitetura Apple Silicon e tao boa para LLMs e como começar a usar.
GLM-Z1-Flash: como rodar IA potente em hardware modesto
GLM-Z1-Flash e um modelo de IA open source da Zhipu AI que roda em computadores com pouca VRAM. Veja como instalar, configurar e usar localmente sem precisar de GPU cara.
Groq: a API de inferência de IA mais rápida do mercado para desenvolvedores
Groq oferece inferência de LLMs em velocidades de centenas de tokens por segundo usando chips LPU próprios. Neste post, veja como funciona, como usar a API gratuita e quando faz sentido usar Groq no lugar de outras opcoes.
DeepSeek abre o código das otimizações de inferência que aceleram geração em até 85%
O DeepSeek liberou o código-fonte do DSpark, conjunto de otimizações de inferência que acelera a geração de tokens em 60 a 85% comparado ao baseline. Entenda o que muda, como funciona e por que isso importa para quem roda modelos locais.
OpenAI lança seu primeiro chip de IA com a Broadcom: o que muda para developers
A OpenAI revelou seu primeiro chip de IA personalizado, desenvolvido em parceria com a Broadcom. Entenda como essa jogada muda a dependência da Nvidia, o que significa para o ecossistema de desenvolvimento e o que esperar dos próximos modelos.
Model Serving: colocando modelos de IA para rodar em produção
APIs de inferência, latência, custo, escalabilidade, versionamento e como servir modelos de machine learning de forma confiável em produção.