Otimização e serviço prático de LLM (Portuguese Edition)

Prefácio

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Os grandes modelos de linguagem (LLMs) passaram de curiosidades de pesquisa para infraestrutura essencial à produção em um tempo incrivelmente curto — bem parecido com a revolução da internet. Um mundo agente está chegando, e, de muitas maneiras, já está aqui: uma nova onda de “tokenização”, em que cada vez mais aplicativos são construídos sobre a infraestrutura de LLMs, em vez de APIs e serviços tradicionais.

Em apenas alguns anos, o “basta chamar a API” de provedores públicos de LLM, como a OpenAI, evoluiu para “precisamos de nossos próprios modelos” e, depois, para “precisamos executar esses modelos de forma eficiente, segura e em escala”. As empresas agora precisam de muito mais controle sobre seus LLMs — para governança de dados, solução de problemas, avaliação, conformidade e gestão de custos. Muitas equipes descobriram que a parte mais difícil da GenAI não é treinar um modelo ou configurar uma interface de chat — é tudo o que vem no meio: configurar a entrega e a otimização do modelo de forma a atingir os objetivos de negócios a um custo aceitável.

A gente tem acompanhado essa lacuna de perto. Vimos protótipos brilhantes desmoronarem sob tráfego real ou estourarem o orçamento de GPU em uma semana. Vimos organizações ansiosas por reconstruir casos de uso essenciais para LLMs, mas impedidas por preocupações com os custos de APIs públicas e a segurança ...