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Análise de Sentimentos com Llama2 Detecção de Linguagem Tóxica com Gemma Equipe Multiagente para Bitcoin Agente para Ligações de Telemarketing → LLM Local com Qwen sem APIs Por que rodar LLMs localmente? Nos últimos anos, o mundo dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) deixou de ser um território exclusivo das gigantes americanas. Uma leva de modelos open-weight de origem chinesa como o Qwen (Alibaba), o DeepSeek e o Yi chegaram com qualidade surpreendente e, mais importante, com pesos disponíveis publicamente. Li sobre alguns deles em um post que apareceu no meu LinkedIn e fiquei curioso para testar: será que dá para rodar um desses modelos localmente no meu Mac e ainda plugar ele num agente LangChain funcional?
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Análise de Sentimentos com Llama2 Detecção de Linguagem Tóxica com Gemma Equipe Multiagente para Bitcoin → Agente para Ligações de Telemarketing LLM Local com Qwen sem APIs Por que analisar ligações de telemarketing com IA? Quem nunca recebeu aquela ligação de telemarketing no momento mais inoportuno? Seja oferecendo um cartão de crédito, cobrando uma dívida ou tentando vender internet, essas ligações fazem parte do nosso cotidiano. Mas você já parou para pensar na quantidade de informações valiosas que existem nessas conversas?
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Análise de Sentimentos com Llama2 Detecção de Linguagem Tóxica com Gemma → Equipe Multiagente para Bitcoin Agente para Ligações de Telemarketing LLM Local com Qwen sem APIs Por que Analisar o Mercado Bitcoin com Agentes de IA? O cenário do bitcoin sempre foi meio intrigante. Foi lançado há 16 anos mas até hoje ninguém sabe ao certo quem está por trás do projeto — o criador, conhecido apenas pelo pseudônimo Satoshi Nakamoto, nunca revelou sua identidade. Além disso o bitcoin foi a primeira e ainda é a mais conhecida aplicação da tecnologia Blockchain, que revolucionou a forma como lidamos com registros digitais e segurança dos dados. Sua natureza descentralizada e sua notória volatilidade o tornam um ativo único.
Por que Audiobooks? O Que São Audiobooks Criados com IA? Como criar seu audiobook com IA Preparar o arquivo de texto Traduzir conteúdo para PT-BR (opcional) Convertendo o Texto em Áudio com IA FAQ Questões de Ética e Legalidade Conclusão Por que Audiobooks? Pela sua forma conveniente de consumir conhecimento e entretenimento, os audiobooks estão se tornando cada vez mais populares. Conforme a última pesquisa da Câmara Brasileira do Livro, os livros digitais cresceram 15% de 2021 para 2022. Dentre os 13 mil títulos digitais publicados em 2022, 12% eram audiolivros. Embora o livro físico sempre vá existir, nem sempre temos o tempo necessário para ler todas as obras de nossa lista.
Caso de Uso de IA Generativa: Extração de Informações de Imagens com o Modelo Llava GenAI refere-se a modelos de inteligência artificial capazes de gerar conteúdo novo e criativo a partir de dados de entrada. Seu uso está revolucionando a maneira como processamos dados não estruturados, como imagens, áudios, textos, vídeos, etc. Trabalhar com modelos pré-treinados (i.e., que já foram treinados com grandes conjuntos de dados) e adaptá-los para necessidades específicas tem sido um divisor de águas.
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Análise de Sentimentos com Llama2 → Detecção de Linguagem Tóxica com Gemma Equipe Multiagente para Bitcoin Agente para Ligações de Telemarketing LLM Local com Qwen sem APIs Caso de Uso de IA Generativa: Detecção de Linguagem Tóxica em Mídias Sociais Neste post, realizaremos a tarefa de detecção de linguagem tóxica em mídias sociais usando o modelo Gemma de IA generativa do Google com o framework LangChain. Vamos explorar como o texto de entrada afeta a saída do modelo e faremos alguma engenharia de prompts para direcioná-lo à tarefa necessária.
TL;DR
O modelo Llama2-7b-chat-hf foi executado localmente via Hugging Face Transformers para classificar textos como positivos, negativos ou neutros, sem custo de API. A abordagem foi avaliada contra o VADER (léxico clássico de análise de sentimentos) em um conjunto de avaliações de filmes em inglês, usando acurácia como métrica. O Llama2 superou o VADER na captura de ironia e contexto, mas com latência significativamente maior — evidenciando o trade-off entre profundidade semântica e velocidade de inferência. Série: LangChain — Agentes com Python — ver índice
Introdução DALL·E 2 Instruções de Uso Parâmetros Exemplos DALL·E Mini e Stable Diffusion Exemplos Opções Alternativas VQGAN+CLIP Mais Parâmetros Mais Exemplos Discussão Filosófica Conclusão Referências Introdução Você já deve ter ouvido falar sobre uma inteligência artificial que gera artes super-realistas a partir de textos e imagens. Hoje em dia já existem algumas opções como DALL·E 2 (da OpenAI/Google) e a Make-A-Scene (da Meta), e essas ferramentas são capazes de gerar versões e estilos diferentes de uma dada imagem ou ainda criar uma imagem com apenas uma breve descrição do resultado desejado. As imagens podem ser tão aleatórias quanto um “gato de óculos e uma coroa” (em homenagem ao dia dos gatos):
⚠️ Nota de atualização (2026): Este post usa Ubuntu 16.04 LTS (EOL desde 2021), RStudio Server (renomeado para Posit Workbench) e Shiny Server na instância f1-micro do Google Cloud. Os passos gerais ainda funcionam, mas o Ubuntu mínimo recomendado hoje é o 22.04 LTS e os pacotes de instalação do RStudio/Posit mudaram de URL. Para instâncias novas, consulte a documentação atual do Posit Workbench.
Objetivo do post Uma das várias maneiras de se implementar o RStudio Server e o Shiny Server é através de serviços de nuvem que fornecem máquinas virtuais. Empresas gigantes no mercado como Amazon Web Services (AWS), Microsoft, Google, IBM, Oracle etc têm investido pesado nestes serviços e a escolha de qual cloud utilizar deve ser feita de acordo com a necessidade do usuário pois cada uma delas oferecem diferentes preços com diferentes custos/benefícios.
Google Trends O Google Trends é uma ferramenta gratuita, muito poderosa e que pode ser implementada para ajudar em nossas estratégias de análises.
Através dele temos acesso a uma gigantesca base de dados que reúne os temas mais pesquisados na plataforma da Google possibilitando acessar dados de busca desde o ano de 2004.
Através de suas séries temporais podemos avaliar a presença de pedrões, obter noções de tendência, sazonalidade e até mesmo arriscar algumas previsões.
Onde estão os blocos? Fevereiro começando e o carnaval já está ai, especialmente se você mora no Rio de Janeiro já deve ter passado por algum bloco e a pergunta que todo mundo faz no carnaval pelo menos uma vez é: “Onde tem bloco?”.
TL;DR
Usamos ggmap para geocodificar (transformar endereço em latitude/longitude) os blocos de carnaval. O pacote leaflet (com leaflet.extras) plota tudo num mapa interativo. A limpeza de texto usa a função ajustar_nomes() do post sobre manipulação de strings. Baseado nessa pergunta resolvi fazer esse post especial, vamos utilizar os pacotes ggmap e leaflet para buscar as coordenadas geográficas do endereço dos blocos e representa-los num mapa agradável de navegar
Curiosidades sobre a teoria das probabilidades TL;DR
Num grupo de apenas 23 pessoas, a probabilidade de duas fazerem aniversário no mesmo dia já passa de 50%. O resultado é contraintuitivo; resolvemos de duas formas: analítica (abordagem clássica) e por simulação em R (abordagem frequentista). Uma simulação com 5000 turmas confirma a fórmula teórica. O uso de cálculo de probabilidades para avaliar incertezas já é utilizado a centenas de anos. Foram tantas áreas que se encontraram aplicações (como na medicina, jogos de azar, previsão do tempo…) que hoje não restam dúvidas de que os dados são onipresentes, ainda mais em plena era da informação.
Importância da apresentação dos dados O trabalho de quem analisa dados vai muito além de planejar, resumir e interpretar observações: apresentar bem os resultados é parte essencial de qualquer projeto ou pesquisa. Não é à toa que já existe até uma área dentro da ciência de dados focada nisso, com o título de "Data Artist".
Além dos pacotes que ajudam a apresentar as figuras geradas nas análises (como mostrei nos posts sobre a qualidade do ajuste de modelos e sobre avaliar o ajuste pela abordagem bayesiana), contamos com pacotes que apresentam tabelas de forma elegante e até interativa.
⚠️ Aviso (2026): Os pacotes e APIs usados neste post são de 2017 e foram descontinuados: o coinmarketcapr passou a exigir chave de API paga e a API da BlinkTrade foi encerrada. A lógica de extrair, tratar e monitorar dados no R ainda é válida — veja a versão moderna com agentes de IA em Equipe Multiagente para Análise do Bitcoin.
As cryptomoedas Quem acompanha os jornais já deve ter notado que o mercado de cryptomoedas vem crescendo rapidamente, e grandes canais de informação já cobrem o assunto. A cotação do Bitcoin já pode ser acompanhada nos maiores sites do mercado financeiro. Diante de tantas novidades, vale entender como a programação pode ajudar a explorar temas tão recentes.
