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!
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.
Realizando Inferências em CPU na Power10
Neste post é ensinado a como executar o modelo Granite-20b-Code-Instruct em CPU em uma máquina Power10.

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