IBM UFCG

Introdução
Bem-vindo ao blog da parceria entre a Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) e a IBM!
Este espaço reúne artigos, tutoriais e resultados de pesquisa produzidos pela nossa equipe ao longo de diferentes projetos. Cada projeto aborda uma área de investigação distinta:
- LLM Evaluation — avaliação de modelos de linguagem de grande porte, com foco em benchmarks para o português brasileiro.
- AgentOps — criação de agentes de inteligência artificial capazes de executar múltiplas tarefas de forma autônoma.
- Judo-AI — uso de modelos de IA para análise de partidas e sessões de treinamento de judô, usando técnicas de visão computacional e deep learning para detecção de movimentos e reconhecimento de ações.
- 5G — interação de técnicas de IA em ambientes de rede 5G, com controle inteligente, otimização e mecanismos de gestão de rede.
- MultiArq — provisão de ferramentas comuns para novas arquiteturas (ppc64le), buscando e adaptando ferramentas específicas e criando documentações técnicas acerca da arquitetura.
Explore os posts e acompanhe as novidades!
Inferência de LLMs com Ollama na IBM Power9 Utilizando CPU
Neste post, apresentamos um guia prático para a realização de inferência de modelos LLM com o Ollama na IBM Power9 (arquitetura ppc64le), utilizando a CPU.
Virtualização em Power9: como estruturamos um ambiente isolado com KVM e Libvirt
Neste post, exploramos a construção de um ambiente virtualizado utilizando KVM e Libvirt em um servidor Power9, com foco em isolamento, reprodutibilidade e uso compartilhado entre membros de uma equipe.
Avaliação de Modelos IBM Granite para Tarefas de Geração de Código no HumanEvalX
Avaliamos a família IBM Granite em tarefas de geração de código no benchmark HumanEvalX, abrangendo cinco linguagens de programação e analisando como modelos de diferentes tamanhos se comportam nesses cenários.
Contaminação por dados de Benchmark em LLMs: Fundamentos, Causas e Estratégias de Detecção
Este post tem como objetivo introduzir e difundir o problema da contaminação por dados de benchmark, apresentando os fundamentos conceituais, causas recorrentes e as metodologias de detecção.
Computação@UFCG lidera contribuições do Brasil ao framework HELM-Stanford em parceria com a IBM
Colaboração entre Ciência da Computação da UFCG e a IBM faz da universidade a maior contribuinte brasileira para o framework de avaliação HELM-Stanford em 2025.
API de inferência de Modelos de Linguagem no servidor Power9 IBM
Este post faz parte de uma série de tutoriais cujo objetivo final é construir uma API de Modelos de Linguagem em um servidor Power9. Nesta etapa, vamos apresentar a API e mostrar como realizar requisições.
Construindo API para inferências de LLMs em um servidor IBM Power9
Este post faz parte de uma série de tutoriais cujo objetivo final é construir uma API de Modelos de Linguagem em um servidor Power9. Nesta etapa, vamos desenvolver a API usando FastAPI e a biblioteca Transformers.
Configurando Conda e PyTorch em um servidor IBM Power9
Este post faz parte de uma série de tutoriais que tem como objetivo final construir uma API de Modelos de Linguagem em servidor Power9. Nesta etapa vamos configurar o gerenciador de pacotes Conda e a biblioteca PyTorch.
Configurando S.O, NVIDIA Drivers, CUDA e CUDNN em um servidor IBM Power9
Este post faz parte de uma série de tutoriais que tem como objetivo final construir uma API de Modelos de Linguagem em servidor Power9. Nesta etapa vamos configurar o sistema operacional, instalar drivers NVIDIA, CUDA e CUDNN.
Avaliando LLMs de Pequeno Porte (até 8B) em Benchmarks PT-BR
Neste post, apresentamos os resultados da avaliação de LLMs de pequeno porte em tarefas de análise de sentimentos e MQA em português brasileiro, utilizando o framework HELM.

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