Estrutura Detalhada do Curso: Construindo um LLM do Zero com Python

Público-Alvo

• Desenvolvedores Python com conhecimento intermediário
• Estudantes e profissionais de IA e Aprendizado de Máquina
• Entusiastas de tecnologia com recursos computacionais limitados (GPU 4-6GB ou Google Colab)

Pré-requisitos

• Conhecimento básico/intermediário de Python
• Noções fundamentais de álgebra linear e cálculo
• Familiaridade com conceitos básicos de aprendizado de máquina
• Computador com GPU de 4-6GB ou acesso ao Google Colab

Estrutura do Curso

Módulo 1: Introdução aos Modelos de Linguagem de Grande Escala

1. O que são LLMs e como funcionam

   • História e evolução dos modelos de linguagem
   • Arquiteturas principais: RNN, LSTM, Transformer
   • Diferenças entre GPT, BERT, T5 e outros modelos populares

2. Requisitos de hardware e otimizações

   • Entendendo as limitações de memória
   • Técnicas de otimização para hardware limitado
   • Configuração do ambiente no Google Colab vs. máquina local

3. Fundamentos matemáticos e teóricos

   • Revisão de álgebra linear relevante
   • Probabilidade e estatística para modelos de linguagem
   • Conceitos de atenção e auto-atenção

Módulo 2: Preparação do Ambiente e Ferramentas

1. Configuração do ambiente de desenvolvimento

   • Instalação de dependências (PyTorch, Transformers, etc.)
   • Configuração de GPU e CUDA
   • Ferramentas de monitoramento de recursos

2. Manipulação de dados textuais

   • Coleta e preparação de datasets
   • Técnicas de limpeza e pré-processamento de texto
   • Criação de datasets de treinamento e validação

3. Tokenização e vocabulário

   • Implementação de tokenizadores simples
   • Byte-Pair Encoding (BPE) do zero
   • Integração com tokenizadores existentes

Módulo 3: Arquitetura do Transformer

1. Componentes fundamentais

   • Embeddings de tokens e posicionais
   • Mecanismo de atenção multi-cabeça
   • Feed-forward networks e normalização

2. Implementação do encoder

   • Construção do bloco de atenção
   • Implementação da camada feed-forward
   • Montagem do encoder completo

3. Implementação do decoder

   • Atenção mascarada
   • Atenção cruzada encoder-decoder
   • Montagem do decoder completo

Módulo 4: Construindo um LLM Compacto

1. Arquitetura do modelo

   • Definição da estrutura do modelo
   • Inicialização de parâmetros
   • Implementação do forward pass

2. Técnicas de otimização de memória

   • Quantização de pesos
   • Gradient checkpointing
   • Offloading para CPU

3. Paralelismo e sharding

   • Paralelismo de dados
   • Paralelismo de modelo
   • Técnicas de sharding para GPUs limitadas

Módulo 5: Treinamento do Modelo

1. Preparação para treinamento

   • Definição de hiperparâmetros
   • Estratégias de otimização
   • Configuração de checkpoints

2. Treinamento eficiente

   • Implementação do loop de treinamento
   • Técnicas de acumulação de gradientes
   • Monitoramento e debugging

3. Técnicas avançadas de treinamento

   • Curriculum learning
   • Mixed-precision training
   • Distilação de conhecimento

Módulo 6: Fine-tuning e Adaptação

1. Fine-tuning para tarefas específicas

   • Adaptação para classificação de texto
   • Fine-tuning para geração de texto
   • Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)

2. LoRA e Adaptadores

   • Implementação de LoRA (Low-Rank Adaptation)
   • Criação de adaptadores
   • QLoRA para hardware limitado

3. Técnicas de avaliação

   • Métricas de avaliação
   • Conjuntos de teste
   • Análise de viés e robustez

Módulo 7: Inferência e Otimização

1. Geração de texto eficiente

   • Beam search e sampling
   • Técnicas de decoding
   • Controle de geração

2. Otimização para inferência

   • Pruning e quantização pós-treinamento
   • Exportação para ONNX
   • Inferência em CPU

3. Deployment do modelo

   • Empacotamento do modelo
   • Criação de API simples
   • Integração com aplicações

Módulo 8: Projeto Final

1. Definição do projeto

   • Escolha do domínio e tarefa
   • Planejamento da implementação
   • Coleta de dados

2. Implementação

   • Construção do modelo
   • Treinamento e avaliação
   • Otimização e refinamento

3. Apresentação e documentação

   • Documentação do código
   • Análise de resultados
   • Demonstração do modelo

Projetos Práticos por Módulo

1. Módulo 1-2: Implementação de um tokenizador BPE do zero
2. Módulo 3: Construção de um mini-transformer para classificação de sentimentos
3. Módulo 4: Implementação de um modelo de linguagem de pequena escala
4. Módulo 5: Treinamento de um modelo em um corpus específico
5. Módulo 6: Fine-tuning com LoRA para uma tarefa especializada
6. Módulo 7: Criação de uma API de inferência otimizada
7. Módulo 8: Projeto final completo - LLM especializado em um domínio

Recursos Necessários

Datasets

• Corpus de texto em português para treinamento inicial
• Datasets específicos para fine-tuning
• Conjuntos de teste para avaliação

Código

• Implementações de referência para cada componente
• Notebooks para Google Colab
• Scripts de utilidade para processamento de dados

Ferramentas

• Bibliotecas: PyTorch, Transformers, Accelerate, PEFT
• Ferramentas de monitoramento: Weights & Biases, TensorBoard
• Utilitários: ONNX Runtime, FlashAttention (versão leve)

Cronograma Sugerido

• Módulos 1-2: 2 semanas
• Módulos 3-4: 3 semanas
• Módulos 5-6: 3 semanas
• Módulos 7-8: 4 semanas