Atualmente, quem trabalha com IA \u00e9 quase automaticamente empurrado para a nuvem: OpenAI, Microsoft, Google, quaisquer interfaces Web, tokens, limites, termos e condi\u00e7\u00f5es. Isto parece moderno - mas \u00e9 essencialmente um regresso \u00e0 depend\u00eancia: outros determinam quais os modelos que podemos utilizar, com que frequ\u00eancia, com que filtros e a que custo. Eu estou deliberadamente a seguir o caminho inverso: estou atualmente a construir o meu pr\u00f3prio est\u00fadio de IA em casa. Com o meu pr\u00f3prio hardware, os meus pr\u00f3prios modelos e os meus pr\u00f3prios fluxos de trabalho.<\/p>\n
O meu objetivo \u00e9 claro: IA local de texto, IA local de imagem, aprender os meus pr\u00f3prios modelos (LoRA, afina\u00e7\u00e3o) e tudo isto de forma a que eu, como freelancer e, mais tarde, tamb\u00e9m como cliente de uma PME, n\u00e3o esteja dependente dos caprichos di\u00e1rios de um qualquer fornecedor de servi\u00e7os em nuvem. Pode dizer-se que \u00e9 um regresso a uma velha atitude que costumava ser bastante normal: \u201eAs coisas importantes fazem-se sozinhas\u201c. S\u00f3 que, desta vez, n\u00e3o se trata da sua pr\u00f3pria bancada de trabalho, mas do poder de computa\u00e7\u00e3o e da soberania dos dados.<\/p>\n