LLMs Locais para Codificação: Ollama, llama.cpp e RAG

À medida que a inteligência artificial transforma o desenvolvimento de software, depender exclusivamente de modelos baseados em nuvem pode levantar preocupações de privacidade e gerar custos elevados. Este curso ensina como trazer o poder dos modelos de linguagem de grande porte diretamente para o seu próprio hardware. Você explorará como configurar, ajustar e utilizar LLMs locais para criar assistentes de codificação offline seguros e integrá-los em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento diários. O que você aprenderá: - Compreender os conceitos fundamentais por trás de modelos de linguagem de grande porte e inferência local. - Configurar e executar modelos locais usando Ollama e llama.cpp com segurança em sua própria máquina. - Construir um sistema fundamental de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) usando conceitos modernos de banco de dados vetoriais. - Aplicar LLMs locais para gerar código, escrever testes e automatizar tarefas rotineiras de desenvolvimento. - Praticar técnicas de engenharia de prompt adaptadas para modelos menores e hospedados localmente. - Integrar recursos de preenchimento automático de IA offline em seu ambiente de desenvolvimento existente. O curso começa com a terminologia essencial de IA e conceitos fundamentais antes de passar para instruções práticas de configuração e exercícios de codificação escritos. Você progredirá passo a passo, desde a execução básica do modelo até a construção de um pipeline RAG local simples e seguro. Projetado para desenvolvedores, engenheiros de backend e entusiastas de tecnologia em nível iniciante, este curso baseado em texto não exige experiência prévia em machine learning. Comece a ler hoje para assumir o controle de suas ferramentas de IA e construir assistentes de desenvolvimento locais e seguros.