Introdução ao LLM

Esta página oferece um guia sobre LLMs (Modelos de Linguagem em Grande Escala) desde os conceitos básicos até as aplicações, para entusiastas de IA.


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Capítulo 14 — Economia de Tokens e Precificação de APIs

Por que o token é a unidade de cobrança, por que o output custa de quatro a oito vezes o input, e como tokens de reasoning invisíveis acabam na fatura.

2026-05-06

Capítulo 13 — Autoscaling e Mitigação de Cold Start

Por que o HPA padrão do Kubernetes derruba deployments de LLM sob picos de tráfego, e como KEDA, Knative e CRIU se combinam para consertar o problema.

2026-05-05

Capítulo 12 — Serving Desagregado e Kubernetes

Como separar prefill e decodificação em pools de GPU distintos, transportar a KV cache pelo fabric e expressar a topologia em Kubernetes.

2026-05-04

Capítulo 11 — A Camada de Plataforma e Orquestração

Ray Serve, KServe, BentoML e Triton — como as quatro plataformas de orquestração de LLM se dividem por afinidade com a cultura de ops do time.

2026-05-03

Capítulo 10 — A Camada de Engine de LLM

A fronteira entre engine e plataforma, e os cinco engines que dominam essa camada em 2026 — vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, TGI e Ollama.

2026-05-02

Capítulo 8 — Gerenciamento de KV Cache de Próxima Geração

PagedAttention traz a paginação do sistema operacional para o motor de inferência; H2O e InfiniGen adicionam evicção; o prefix caching serve milhões de requisições agênticas em uma dúzia de GPUs.

2026-04-30

Capítulo 7 — Estratégias Avançadas de Batching

Do batching estático que colapsa no problema do que termina primeiro ao escalonamento em nível de iteração do batching contínuo — e a dívida que ele cria para o KV cache.

2026-04-29

Capítulo 3 — GPUs de Data Center para IA Generativa

Como ler o catálogo de GPUs de data center — H100, H200, B200, L40S, MI300X — pela lente de banda de HBM e capacidade de VRAM, não pelos FLOPs de manchete.

2026-04-25

Capítulo 2 — O Desafio do KV Cache

A fórmula que governa o tamanho do KV cache, os trade-offs entre MHA, GQA e MQA, e por que a alocação ingênua desperdiça a maior parte do orçamento de VRAM.

2026-04-24

Capítulo 1 — A Mecânica da Geração de Tokens

Por que o loop autoregressivo é sequencial por matemática, como prefill e decoding estressam o chip de formas opostas e por que um único usuário deixa uma H100 99,7 por cento ociosa.

2026-04-23

LLM Primer VI — Introdução da Série e Índice

Introdução e índice do passeio capítulo a capítulo por LLM Primer VI: Escalando Sistemas de IA — dezesseis capítulos sobre inferência LLM tratada como disciplina de engenharia.

2026-04-22