Question 1

Preciso de uma GPU super potente ou workstation de servidor?

Accepted Answer

Não! Graças à quantização QLoRA em 4-bit, uma placa com 8 GB a 12 GB de VRAM (como uma NVIDIA RTX 3060, 4060 ou MacBook Apple Silicon com 16 GB unificada) já é perfeitamente capaz de ajustar modelos de 3 a 8 bilhões de parâmetros com alta fidelidade.

Question 2

O que acontece se a conexão de internet cair durante o treino?

Accepted Answer

Absolutamente nada. O FineTune Studio executa 100% no seu hardware local através do motor Rust e da GPU local. Não há chamadas a APIs na nuvem durante o treinamento, garantindo imunidade total a quedas de conexão ou indisponibilidade de terceiros.

Question 3

Como integro o modelo gerado no meu software ou aplicação existente?

Accepted Answer

O modelo final é automaticamente registrado no seu daemon do Ollama local. Qualquer software ou framework compatível com o Ollama ou com a API padrão OpenAI (LangChain, LlamaIndex, Dify, curl, Python ou TypeScript) pode chamar seu modelo imediatamente via localhost.

Question 4

Meus dados de clientes ou processos jurídicos correm risco de vazamento?

Accepted Answer

Zero risco. A aplicação opera em modo air-gapped local. Nenhum dataset, token, peso ou mensagem de usuário é enviado para servidores externos. Você mantém soberania total exigida por LGPD, HIPAA e segredos industriais.

Question 5

Qual a diferença prática entre RAG (busca em documentos) e Fine-Tuning?

Accepted Answer

O RAG busca trechos de texto para injetar na pergunta na hora da conversa (ideal para fatos e consultas dinâmicas). O Fine-Tuning ensina a própria rede neural a adotar um tom de voz específico, obedecer a formatações estritas (ex: JSON sem desvios) ou dominar raciocínios especializados que poupam contexto.