Google Dev: Modelos Locais e Ajuste Fino

As APIs em nuvem não são a única maneira de construir com IA. Modelos abertos menores podem rodar em um laptop, ficar próximos dos seus dados e ser adaptados para um trabalho específico—mas apenas quando você faz as trocas certas.Participe do Google Developer Group Tulsa durante a Tulsa Tech Week para uma sessão prática sobre modelos locais e ajuste fino. Usaremos a família Gemma do Google como a linha de condução enquanto exploramos:• O que pode realisticamente rodar em um laptop ou GPU de consumo• Como a quantização muda o uso de memória, velocidade e qualidade• Ajuste fino versus prompting, recuperação e uso de ferramentas• Como métodos eficientes em parâmetros como LoRA adaptam um modelo sem re-treinamento de cada peso• Como preparar um pequeno conjunto de dados útil e manter exemplos de avaliação separados• Como comparar o modelo base com o modelo ajustado para que “melhor” signifique mais do que uma boa demonstração• Onde a inferência local melhora a privacidade, custo, latência, acesso offline ou controle—e onde um modelo hospedado ainda é a melhor escolhaEspere uma palestra técnica, demonstrações práticas, trocas honestas e tempo para perguntas. Você não precisa de experiência prévia em aprendizado de máquina, e não precisa de uma GPU para acompanhar.Reviravolta: este é também o encontro de setembro do OklahomAI. O Google Developer Group Tulsa, OklahomAI e Techlahoma estão unindo as comunidades para uma noite compartilhada.Apresentado como parte da Tulsa Tech Week 2026.As portas e a conversa começam às 18:00. O programa principal começa às 18:15.