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 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 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 4 — Silício de IA Especializado e ASICs

Groq, Inferentia2, TPU e Gaudi 3 — onde ASICs vencem GPUs em latência ou custo por token, e onde os retos de kernel e variedade de modelos ainda pertencem à NVIDIA.

2026-04-26

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

Capítulo 13 — Frameworks e Integração com Nuvem

Décima terceira postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Strands com Bedrock, o padrão de camada de estado AWS, o Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — e os três formatos de integração de produção em que times chegam independentemente.

2026-04-11

Capítulo 12 — Endurecimento do Protocolo e Defesas

Décima segunda postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Os quatro clusters de defesa — atestação criptográfica, disciplina de escopo OAuth com sessões limitadas, sandbox em runtime, e portões humano-no-loop — compõem numa postura que não depende do modelo se comportar corretamente sob condições adversárias.

2026-04-10

Capítulo 8 — Layouts Arquiteturais de Deployment

Oitava postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Os três layouts de deployment que emergiram no ecossistema MCP — agente reutilizável, pureza estrita, híbrido — e as quatro restrições determinantes que decidem qual encaixa em qual projeto.

2026-04-06

Capítulo 11 — Atualizações Contínuas e Otimização do Pipeline

Décimo primeiro e último post do passeio pelo LLM Primer III. CDC e indexação incremental mantêm o corpus fresco, semantic caching e tiering de modelo seguram a latência, e um loop de feedback de quatro estágios fecha o gap entre o que a produção conta para o time e o que o time de fato muda — mais a ponte para o Volume IV sobre Model Context Protocol.

2026-03-28

Capítulo 10 — Principais Frameworks de Avaliação

Décimo post do passeio pelo LLM Primer III. Guia de campo dos frameworks que transformam a Tríade de Avaliação em algo que um time consegue rodar — RAGAS, TruLens, DeepEval de um lado, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik do outro, e o Gap de Avaliação que nenhum deles ainda fechou.

2026-03-27