đ§ 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:
"AlguĂ©m recomenda um notebook com placa de vĂdeo para IA?"
Algumas pessoas responderam sugerindo notebooks gamers, conhecidos por suas placas de vĂdeo dedicadas. AtĂ© 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:
đŹ Minha resposta (reproduzida no fĂłrum)
"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 â 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! đ"
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 (bilhĂ”es) de parĂąmetros Ă© um modelo de linguagem natural de grande porte, semelhante aos grandes modelos da OpenAI, Google ou Meta. Para rodĂĄ-lo, Ă© necessĂĄrio ter uma GPU com muita memĂłria de vĂdeo (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! âïž
Plataformas como:
oferecem servidores com GPUs potentes que vocĂȘ paga sob demanda â 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).
đ Ferramentas que facilitam sua vida:
- đ„ïž LM Studio â Interface simples para rodar modelos localmente.
- đ» Ollama â Roda modelos de IA com um Ășnico comando.
- âïž Google Colab â 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
edatasets
- Projetos prĂĄticos com dados pĂșblicos e modelos leves
đ Tecnologia muda rĂĄpido, 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!
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