Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

Com a stack validada, a estação de IA entra em operação real nos seus três grandes pilares: processamento de linguagem natural de alta vazão, síntese visual de imagens de altíssima fidelidade e treinamento de modelos customizados com dados proprietários.

1. Operação dos Três Pilares da IA Local

Fluxos práticos de inferência e treinamento:

• 1. Inferência de LLMs em Alta Performance: Utilização do llama.cpp para inferência eficiente em recursos limitados e do motor vLLM com PagedAttention para atender múltiplas requisições paralelas com latência mínima;
• 2. Síntese de Imagem com ComfyUI: Interface baseada em nós (nodes) que oferece controle cirúrgico sobre amostradores (samplers), sementes (seeds), modelos Stable Diffusion XL / Flux e controle de memória VRAM;
• 3. Treinamento de Adaptadores LoRA (Low-Rank Adaptation): Conceito matemático de congelar os pesos originais do modelo e treinar apenas matrizes de baixo posto;
• Treinamento Prático com Kohya_ss: Preparação de dataset de 15 a 30 imagens com legendagem (tagging) e execução do ciclo de treino com validação de checkpoints.

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