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Patricia Albuquerque
Patricia Albuquerque13/06/2025 04:20
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Randstad - AnĂĄlise de DadosRecomendados para vocĂȘRandstad - AnĂĄlise de Dados

🧠 Por que seu notebook gamer nĂŁo roda IA com 14 bilhĂ”es de parĂąmetros (e o que fazer a respeito)

    Introdução

    Outro dia, em um canal de discussĂ”es sobre inteligĂȘncia artificial, um usuĂĄrio fez uma pergunta inocente:

    "Alguém recomenda um notebook com placa de vídeo para IA?"

    Algumas pessoas responderam sugerindo notebooks gamers, conhecidos por suas placas de vídeo dedicadas. Até que ele respondeu algo que chamou a atenção:

    "Eu tentei baixar o DeepSeek aqui, contém 14 bilhÔes de parùmetros e tem 82GB. O meu notebook nem abrir conseguia."

    Ninguém respondeu de imediato. Mas, como estou estudando IA e DevOps, resolvi ajudar. Aqui estå a resposta que deixei para ele:

    💬 Minha resposta (reproduzida no fórum)

    "Entendo o seu problema: falta de hardware! O DeepSeek, com 82GB e bilhĂ”es de parĂąmetros, exige uma VRAM (memĂłria da placa de vĂ­deo) com capacidade muito maior do que a encontrada na maioria dos notebooks, mesmo os gamers. Uma placa de vĂ­deo com essa capacidade para rodar modelos tĂŁo grandes pode custar na faixa de 50 mil reais para cima, sendo mais comum em servidores. A maioria das empresas e pesquisadores usa computação em nuvem, alugando servidores com GPUs dedicadas para treinar ou rodar modelos grandes como o DeepSeek. Outra opção Ă© utilizar modelos de linguagem menores, que podem ser rodados em notebooks mais potentes — especialmente aqueles com 12GB ou 16GB de VRAM, como o LLaMA 3 (versĂ”es 8B) ou o Mistral 7B. Eles sĂŁo bem mais leves e podem ser executados localmente.
    Te desejo boa sorte e boas compras. Se conseguir, nos avise! 😊"

    O que estĂĄ por trĂĄs desse problema?

    Muita gente acha que basta ter um notebook gamer com placa dedicada para rodar IA. Isso é verdade apenas até certo ponto.

    O DeepSeek com 14B (bilhÔes) de parùmetros é um modelo de linguagem natural de grande porte, semelhante aos grandes modelos da OpenAI, Google ou Meta. Para rodå-lo, é necessårio ter uma GPU com muita memória de vídeo (VRAM), algo como:

    • NVIDIA RTX 3090 (24GB) ou
    • NVIDIA A100 (40GB/80GB) ou
    • NVIDIA H100 (80GB)

    Essas GPUs sĂŁo muito caras e geralmente encontradas em datacenters e servidores especializados.

    Mas entĂŁo, como as pessoas treinam e usam esses modelos?

    A resposta Ă© simples: na nuvem! ☁

    Plataformas como:

    oferecem servidores com GPUs potentes que vocĂȘ paga sob demanda — por hora, por dia ou conforme o uso.

    Da mesma forma, ferramentas como o Google Colab (na versĂŁo gratuita ou Pro) permitem que vocĂȘ experimente IA sem precisar investir em hardware.

    SoluçÔes reais para quem estå começando

    Se vocĂȘ quer praticar IA localmente sem gastar uma fortuna, aqui vĂŁo algumas alternativas:

    Use modelos menores, como:

    Eles sĂŁo poderosos, mas rodam com bem menos VRAM (12GB a 16GB), especialmente se vocĂȘ usar modelos quantizados (como Q4 ou Q5).

    💠 Ferramentas que facilitam sua vida:

    • đŸ–„ïž LM Studio — Interface simples para rodar modelos localmente.
    • đŸ’» Ollama — Roda modelos de IA com um Ășnico comando.
    • ☁ Google Colab — Ideal para quem quer testar modelos na nuvem.

    Dica bĂŽnus: nĂŁo subestime o poder do conhecimento

    Mesmo sem ter o hardware mais caro do mundo, vocĂȘ pode aprender muito com:

    • Cursos de Machine Learning com Python
    • Estudo de bibliotecas como transformers, torch, sklearn e datasets
    • Projetos prĂĄticos com dados pĂșblicos e modelos leves
    🚀 Tecnologia muda rápido, mas o conhecimento te leva longe.

    ConclusĂŁo

    O caso do usuĂĄrio tentando rodar o DeepSeek Ă© mais comum do que parece. E nĂŁo tem problema nĂŁo ter uma supermĂĄquina em casa.

    O importante Ă© entender o porquĂȘ da limitação e descobrir caminhos viĂĄveis para continuar aprendendo.

    Se vocĂȘ chegou atĂ© aqui, parabĂ©ns! JĂĄ estĂĄ alguns passos Ă  frente de muita gente que se frustra com IA por falta de orientação.

    E vocĂȘ, jĂĄ tentou rodar IA localmente? Qual modelo usou? Me conta nos comentĂĄrios!

    Um abraço e até a próxima!

    ---

    Patricia Albuquerque
    DevOps | Cloud | Python & IA em transição de carreira, compartilhando experiĂȘncias reais na DIO.
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    ComentĂĄrios (1)
    DIO Community
    DIO Community - 13/06/2025 11:30

    Excelente contribuição, Patricia. Seu artigo traz uma explicação direta e necessĂĄria para um dilema cada vez mais comum entre os entusiastas de IA: por que modelos com bilhĂ”es de parĂąmetros nĂŁo rodam em notebooks convencionais. A clareza com que vocĂȘ diferencia as capacidades dos notebooks gamers e os requisitos de modelos como o DeepSeek 14B oferece um caminho realista para quem estĂĄ começando e evita muita frustração desnecessĂĄria.

    Na DIO, tambĂ©m percebemos esse desafio entre nossos alunos, e seu conteĂșdo serve como um guia prĂĄtico, especialmente ao apresentar soluçÔes viĂĄveis como o uso de modelos quantizados, plataformas como o Ollama e o LM Studio, e o acesso inteligente Ă  nuvem via Colab. Sua abordagem Ă© empĂĄtica, tĂ©cnica e realista.

    Entre as ferramentas que vocĂȘ mencionou, qual vocĂȘ considera a mais acessĂ­vel e eficaz para quem ainda estĂĄ dando os primeiros passos na IA generativa com foco em desenvolvimento prĂĄtico?

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