Fundamentos de RAG
Esqueça o Ctrl+F! 🤯 Com RAG, seus documentos responderão às suas perguntas diretamente. 😎 Tutorial passo a passo com Hugging Face e ChromaDB. Liberte o poder da IA (e impressione seus amigos)! 💪
Subtify
Olá, eu sou MaximoFN
Apaixonado por Inteligência Artificial e programação. Nesta página você deixará de ver como usar a IA e começará a aprender como criar IA e muito mais em português
Espero que goste!
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Experiencia
2024-09/atualidade
AI tech lead
AI Tech lead. Liderança técnica, supervisão de desenvolvimento e colaboração na gestão correta de projetos técnicos. Proposta de novas soluções.
Responsabilidades
- Liderança técnica.
- Tomada de decisões técnicas: tecnologias apropriadas.
- Propor novas soluções na área/inovação.
- Desenvolver SW com padrões estabelecidos, alta complexidade, prazos curtos.
- Supervisão de desenvolvimento.
- Colaboração na gestão correta de projetos técnicos.
- Avaliação de riscos técnicos
- Auxiliar na resolução de problemas técnicos.
- Comunicação clara e eficaz
- Manter-se atualizado com as últimas tecnologias e tendências do campo
Logros
- Ainda não tive tempo de alcançar conquistas significativas.
- Python
- Pytorch
- HuggingFace
- Azure
2022-09/2024-09
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer, desenvolvimento de algoritmos de visão para veículo autônomo e liderança no sistema RAG para obter informações de documentação
- Python
- Pytorch
- HuggingFace
- TensorRT
- Nvidia Jetson
2017-10/2022-07
Engenheiro de IA e eletrônico
Desenvolvimento de IA, HW e FW.
- Python
- Pytorch
- YOLO
- Altium
- STM32
- C
2014-05/2017-10
2013-01/2014-05
Estagiário
Ajuda o gerente de projeto na gestão de projetos. Desenvolvimento de HW e FW.
- Altium
- C
- MPLAB
Projetos
GPU monitor
Alfred
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Conventional commits
😠 Seus commits parecem escritos em uma língua alienígena? 👽 Junte-se ao clube! 😅 Aprenda Conventional Commits em Python e pare de tortura sua equipe com mensagens enigmáticas. git-changelog e commitizen serão seus novos melhores amigos. 🤝
DoLa – Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models
Você já conversou com um LLM e ele lhe respondeu algo que parece ter bebido café de máquina a noite toda? 😂 Isso é o que chamamos de alucinação no mundo dos LLMs! Mas não se preocupe, pois não é que seu modelo de linguagem esteja louco (embora às vezes possa parecer isso 🤪). A verdade é que os LLMs podem ser um pouco... criativos quando se trata de gerar texto. Mas graças ao DoLa, um método que usa camadas de contraste para melhorar a viabilidade dos LLMs, podemos evitar que nossos modelos de linguagem se transformem em escritores de ficção científica 😂. Nesta publicação, explicarei como o DoLa funciona e mostrarei um exemplo de código para que você possa entender melhor como tornar seus LLMs mais confiáveis e menos propensos a inventar histórias. Vamos salvar nossos LLMs da loucura e torná-los mais úteis! 🚀
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Os espaços do Hugging Face nos permitem executar modelos com demos muito simples, mas e se a demo quebrar? Ou se o usuário a deletar? Por isso, criei contêineres docker com alguns espaços interessantes, para poder usá-los localmente, aconteça o que acontecer. Na verdade, se você clicar em qualquer botão de visualização de projeto, ele pode levá-lo a um espaço que não funciona.
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Seu colega Filipao está escrevendo código que é difícil de ler? Compartilhe com ele este formatador de código que eu mostro neste post! Venha e aprenda a formatar o código para torná-lo mais compreensível. Não vamos resolver os problemas de Filipao, mas pelo menos você não sofrerá ao lê-lo
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Declare redes neurais de forma clara no Pytorch
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