Ilustração de Alberto Luiz, engenheiro sênior de IA, em um data‑center com GPUs, símbolos de Kubernetes e diagramas de RAG.

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🚀 Fast Track – Primeiro Resultado em 24h

Se liga: o método ensinado pelos fundadores (Daniel Romero, Rafael Ponte e Alberto Souza) foi testado em produção com mais de 70 milhões de documentos. Em 24 horas você cria um pipeline RAG básico, conecta um modelo de LLM otimizado em GPU e já tem um agente que responde perguntas reais sobre seu próprio conjunto de dados.

Como funciona?

  • Passo 1: Instale o template Kubernetes fornecido (ready‑to‑deploy).
  • Passo 2: Popule o banco vetorial com 10 mil snippets usando o script de ingestão – tudo em 5 minutos.
  • Passo 3: Rode o benchmark de inferência e ajuste o kernel GPU com a técnica de “kernel‑tiling” que o Daniel desenvolveu.
  • Passo 4: Dispare seu agente via webhook e veja a primeira resposta concreta.

O ponto de verdade é que o curso cobre essa otimização de inferência no nível de kernel – algo que só quem lida com escala extrema conhece. E o melhor: você tem suporte direto dos autores. Perguntou, eles respondem!

⚠️ Mas atenção: a curva de aprendizado é íngreme. Se você ainda está preso a “Hello World” de APIs, talvez este seja o próximo passo, não o ponto de partida. A prática é intensa, exige tempo e, possivelmente, custos de cloud para replicar o ambiente de GPU.

Quem realmente tira proveito?

  • Desenvolvedores com experiência sólida em backend, infra e Kubernetes.
  • Engenheiros de IA que já mexem com LLMs e querem escalar além do “prompt‑engineering”.
  • Tech leads que precisam entregar soluções robustas, testáveis e prontas para produção.

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