Sobre este cursoIntermediário a Avançado · 8 módulos · 12h
Aprenda técnicas avançadas para otimizar LLMs em produção, equilibrando performance, custo e qualidade. Domine ferramentas de profiling, quantização e LLMOps para escalar sistemas de IA com eficiência.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de ML, desenvolvedores de sistemas com LLMs, arquitetos de soluções de IA e profissionais de LLMOps
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar estratégias de otimização de LLMs, reduzindo latência, custo e consumo de recursos sem perder qualidade nas respostas
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Analisando gargalos de performance em LLMs com profiling
- Aplicando quantização (FP16, INT8) e pruning para reduzir tamanho de modelos
- Otimizando batching e caching para inferência em larga escala
- Implementando fallback multiprovider com LLMOps
- Configurando métricas de latência, custo e qualidade com Prometheus e Grafana
- Ajustando prompts para reduzir tokens sem perder precisão
- Deployando modelos otimizados com Kubernetes e autoscaling
- Projeto Final: Pipeline de otimização completo para um LLM em produção
Projeto Final
Pipeline de otimização de um LLM real (ex: Llama 3 ou Mistral) com redução de 50% em latência e custo, incluindo documentação técnica e dashboard de monitoramento
Aqui você pratica — não só lê.
Cada bloco é editável e roda no seu navegador. Aperte Executar para começar:
# Edite e aperte Executar. Ctrl+Enter também roda.
curso = "LLMs Turbo: Otimização de Performance em Produção"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")Módulo 1: Analisando gargalos de performance em LLMs...