Cadernos Colab práticos e sem framework que ensinam a pilha aplicada de LLM para Engenheiros de IA e Engenheiros de Implantação Avançada (FDEs). Aprenda APIs de modelos, RAG, avaliações, agentes, adaptação e implantação usando chamadas de API brutas, em vez de wrappers como LangChain ou LlamaIndex. Tudo roda na API gratuita do Groq (sem cartão de crédito), com fine-tuning de LoRA e serviço auto-hospedado como apêndices opcionais com suporte de GPU.

As avaliações são a espinha dorsal: o hábito de "medir antes de ajustar" é instaurado cedo e retorna em cada seção. Três estudos de caso reais incluem um assistente de suporte de produção, um confronto de custo entre pipeline e agente, e um benchmark de robustez da equipe vermelha.

Ordem de aprendizado: 00 Configuração, 01 APIs de Modelos, 02 Avaliações I, 03 RAG, 04 Avaliações II, 05 Agentes, 06 Ajuste Fino vs LoRA, 07 Implantação, 08 Injeção de Prompt/Segurança, 09 LLMOps, 10 Artesanato do Cliente. Cada caderno é autossuficiente, lê as chaves de API dos segredos do Colab, e termina com exercícios.

Construído como o companheiro prático de "Plano: Transição para FDE/Engenheiro de IA". Totalmente compatível com OpenAI, com padrões intercambiáveis para Anthropic. Destinado a engenheiros de backend ou full-stack que estão migrando para funções de IA e podem entregar código de produção e querem a camada aplicada de modelos.

Entidades-Chave: Empresas: Groq, OpenAI, Anthropic, LangChain, LlamaIndex, Colab