10 erros de otimização de custos de LLM que custam dinheiro de verdade
Eu vi 3 startups falirem este mês. Todas as 3 cometeram os mesmos erros caros de otimização de custos de LLM que transformaram seus projetos promissores em buracos negros financeiros.
1. Ignorar a complexidade do modelo
Modelos simples podem não resolver todos os seus problemas, mas modelos complexos acarretam custos de complexidade.
Olá a todos, eu sou Morgan, novamente no aidebug.net! Hoje quero falar sobre algo que provavelmente nos impede de dormir à noite, encarando uma tela cheia de linhas vermelhas onduladas e mensagens de erro crípticas: o temível erro AI. Mais precisamente, quero explorar um tipo particular de erro que me persegue desde
LangGraph vs Semantic Kernel: Escolha a ferramenta certa para as necessidades da sua empresa
LangChain tem 130.068 estrelas no GitHub. O Semantic Kernel da Microsoft, por sua vez, tem 27.506. Mas as estrelas não são o que faz ou destrói uma aplicação — é a funcionalidade e a experiência do usuário que determinarão o que permite à sua empresa manter uma vantagem. Portanto, a sua empresa deve se voltar para
Olá a todos, aqui é Morgan do aidebug.net! Hoje quero abordar um assunto que impede muitos de nós de dormir à noite: esses erros de IA insidiosos, frustrantes e às vezes completamente desorientadores. Em particular, quero falar sobre a arte muitas vezes negligenciada da depuração quando seu novo modelo de IA novíssimo começa a te dar… bem, não exatamente aquilo que você
Autor: Riley Debug – especialista em debugging AI e engenheiro ML ops
Como especialista em debugging AI e engenheiro ML ops, vi com meus próprios olhos o poder e as armadilhas dos sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG). RAG promete basear os grandes modelos de linguagem (LLMs) em informações específicas do setor e atualizadas, o que é radicalmente
Olá a todos, sou Morgan, novamente aqui para mais uma visão sobre os detalhes do desenvolvimento da IA. Hoje falamos da palavra que começa com ‘F’ – não, não essa. Estou falando de Fix. Mais especificamente, da correção daqueles erros persistentes e difíceis que aparecem em nossos modelos de IA quando menos esperamos. Estamos em 2026 e, embora a IA tenha feito incríveis
Checklist para o deployment em produção: 10 coisas a fazer antes de passar para a produção
Eu vi 5 deployments em produção falharem este mês. Os 5 cometeram os mesmos 7 erros. É ridículo e evitável. Se você é um desenvolvedor que se preocupa com a qualidade do deployment, ter uma checklist sólida para o deployment em produção é fundamental. Sem ela, você corre o risco de encontrar problemas.
A lista
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Ollama vs TGI : Qual escolher para as startups ?
Ollama tem 165 710 estrelas no GitHub, enquanto o TGI (Text Generation Inference) tem apenas 10 812. Mas acreditem, as estrelas nem sempre se traduzem em uma potência produtiva, especialmente quando se é uma startup lutando contra o tempo e os recursos. Neste duelo, analisarei as duas ferramentas, mostrando qual é mais adequada para as startups, e
Descubra por que os sistemas de IA falham silenciosamente e como detectar bugs por meio da detecção de deriva de dados, limiares de confiança e pipelines observáveis.
Olá a todos, Morgan aqui, novamente com outra exploração do mundo caótico e glorioso do debugging da IA. Hoje quero falar sobre algo que toca de perto quem desenvolve IA, algo que muitas vezes se assemelha a um soco no estômago: o temido “erro silencioso.”
Vocês sabem do que estou falando. Seu modelo está em execução,