Como Fazer o Deploy Para a Produção com llama.cpp
Estamos construindo um serviço de geração de texto de alta capacidade usando llama.cpp para fazer o deploy na produção, e isso é importante porque o mundo está clamando por IA que não apenas gera texto coerente, mas o faz de forma eficiente e eficaz em um ambiente de produção.
Pré-requisitos
7 Erros de Ajuste Fino vs Solicitação Que Custam Dinheiro Real
Eu pessoalmente vi pelo menos cinco projetos com inteligência artificial este mês falharem porque as equipes cometeram erros evitáveis de ajuste fino vs solicitação que estouraram seus orçamentos e prazos. Se você acha que personalizar grandes modelos de linguagem (LLMs) é apenas jogar dados ou ajustar solicitações sem uma estratégia, você está
Construindo Webhooks com TensorRT-LLM: Um Guia Passo a Passo
Já quis conectar sua aplicação ao processamento de dados em tempo real com TensorRT-LLM? Você não está sozinho. Implementar webhooks com TensorRT-LLM é uma experiência prática e uma habilidade essencial. Aqui está a questão: vamos construir uma arquitetura orientada a eventos que permite que nossa aplicação responda automaticamente a mudanças de dados ou
Olá, colegas construtores de agentes! Riley Fox aqui, de volta ao agntkit.net. Hoje, quero explorar algo que tem me feito pensar bastante ultimamente, e provavelmente alguns de vocês também: o imenso volume de *kits iniciais* no espaço de agentes de IA. É como se a cada duas semanas, alguém lançasse um novo
Semantic Kernel vs LlamaIndex: Qual Escolher para Equipes Pequenas
Dados de uso no mundo real mostram que o Semantic Kernel da Microsoft tem 27.528 estrelas no GitHub, enquanto o LlamaIndex brilha com 47.875 estrelas. Mas aqui está o detalhe: estrelas não significam funcionalidade, especialmente para equipes pequenas. Escolher entre o Semantic Kernel e o LlamaIndex pode ser uma tarefa e tanto, especialmente considerando a singularidade
LangChain vs AutoGen: Qual escolher para Produção?
LangChain tem 130.624 estrelas no GitHub. AutoGen tem 56.035. Mas vamos ser realistas, estrelas são apenas métricas de vaidade. O que realmente importa é como essas estruturas se traduzem em aplicações do mundo real. Em um cenário repleto de promessas e potencial, as diferenças entre essas ferramentas significam mais do que apenas números; elas ditam
Olá, construtores de ferramentas e aficionados por agentes! Riley Fox aqui, de volta na sua caixa de entrada (ou navegador, seja lá o que você preferir) com mais uma exploração nos detalhes de fazer as coisas ACONTECEREM. É 22 de março de 2026, e se você é como eu, sua agenda está transbordando de projetos, ideias e aquele pensamento insistente sobre uma maneira melhor.
Como Otimizar o Uso de Tokens com ChromaDB (Passo a Passo)
Se você não está prestando atenção no uso de tokens em suas consultas ao banco de dados vetorial, você está consumindo créditos e desempenho mais rápido do que imagina—então aqui está como otimizar o uso de tokens no chromadb como você realmente quer economizar dinheiro e velocidade.
O que Você Vai Construir e Por Quê
Olá pessoal, aqui é a Riley do agntkit.net, trazendo para vocês outra análise sobre as ferramentas que tornam nossas vidas digitais, bem, menos caóticas. Hoje, quero falar sobre algo que tem ocupado minha mente ultimamente, especialmente enquanto tento simplificar meus próprios fluxos de trabalho para alguns projetos freelancer exigentes.
Todos nós
llama.cpp vs TensorRT-LLM: Qual o Melhor para Equipes Pequenas
Foi relatado que o TensorRT-LLM é de 30 a 70% mais rápido que o llama.cpp no mesmo hardware. Mas mais rápido nem sempre significa melhor, especialmente para equipes menores com orçamentos apertados e recursos limitados. A escolha entre llama.cpp e TensorRT-LLM pode impactar drasticamente a rapidez com que você pode implantar modelos e iterar.