Série: LangChain — Agentes com Python — ver índice
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 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.
Posts desta série, do mais básico ao mais avançado:
Análise de Sentimentos com Llama2 de Código Aberto — fundamentos: LLM open source + análise de texto Detecção de Linguagem Tóxica com Gemma e LangChain — classificação com prompt engineering Equipe Multiagente de IA para Análise do Bitcoin — LangGraph: múltiplos agentes orquestrados Agente para Análise de Ligações de Telemarketing — produção: Whisper + Pyannote + LangChain Agente com LLM Local sem APIs Externas — local: Qwen + llama.cpp + GGUF
