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Tarefas

• Fase 1: Pesquisar e analisar tecnologias LoRA existentes
  • Pesquisar sobre LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • Pesquisar sobre treinamento de modelos de IA com baixo uso de GPU
  • Analisar ferramentas existentes para criação e treinamento de LoRA
  • Identificar desafios e oportunidades para otimização de GPU
• Fase 2: Projetar arquitetura da ferramenta otimizada
  • Definir a arquitetura geral da aplicação (frontend, backend, comunicação).
  • Detalhar a arquitetura do backend para o treinamento de LoRA (serviços, filas, workers).
  • Detalhar a arquitetura do frontend para responsividade e interação com o backend.
  • Considerar opções de deployment para baixo custo e acessibilidade.
• Fase 3: Desenvolver backend com algoritmos otimizados
  • Criar estrutura base do backend Flask
  • Implementar APIs REST para gerenciamento de projetos LoRA
  • Implementar sistema de filas para tarefas de treinamento
  • Implementar worker de treinamento com LoRA otimizado
  • Implementar sistema de monitoramento e logs
• Fase 4: Criar interface frontend responsiva
  • Criar estrutura base do frontend React
  • Implementar dashboard principal
  • Implementar formulário de criação de projetos LoRA
  • Implementar interface de monitoramento de treinamento
  • Implementar interface de gerenciamento de modelos
  • Testar responsividade em diferentes dispositivos
• Fase 5: Implementar otimizações para baixo uso de GPU
  • Implementar quantização de modelos (8-bit, 4-bit)
  • Implementar gradient checkpointing
  • Implementar otimizadores eficientes em memória
  • Implementar técnicas de redução de VRAM
  • Testar otimizações com diferentes configurações
• Fase 6: Testar e validar a ferramenta
  • Testar criação de projetos LoRA
  • Testar processo de treinamento completo
  • Validar otimizações de memória
  • Testar responsividade em dispositivos móveis
  • Verificar logs e monitoramento
  • Testar diferentes configurações de hardware
• Fase 7: Entregar ferramenta completa ao usuário