Durante muito tempo, treinar ou ajustar modelos de linguagem de grande porte parecia uma atividade restrita a data centers milionários e clusters inacessíveis para usuários comuns. A NVIDIA agora quer provar o contrário. Em um novo post publicado no blog RTX AI Garage, a empresa detalha como qualquer desenvolvedor com uma GPU RTX pode fazer ajuste fino de modelos de IA localmente — incluindo modelos robustos voltados a aplicações agentivas.
O destaque do material é o uso do Unsloth, um framework open source otimizado especificamente para GPUs da NVIDIA. A proposta é simples, mas poderosa: permitir fine-tuning eficiente de LLMs em notebooks RTX, desktops com placas GeForce e também no DGX Spark, o supercomputador compacto de IA da própria NVIDIA. Na prática, isso significa mais controle, mais velocidade de iteração e menos dependência de serviços em nuvem.
Segundo a empresa, esse tipo de ajuste fino já é amplamente utilizado para tarefas especializadas, como adaptar chatbots para suporte técnico, criar assistentes pessoais ou automatizar fluxos de trabalho complexos. O diferencial, agora, está na acessibilidade. Com GPUs NVIDIA, desenvolvedores conseguem trabalhar localmente com mais memória disponível, latência menor e liberdade para testar rapidamente diferentes abordagens.
O tutorial também apresenta a nova família de modelos abertos NVIDIA Nemotron 3, descrita como a mais avançada linha open source já lançada pela empresa. Pensado desde o início para aplicações de IA ...
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