Nem todo mundo tem uma RTX 4090 em casa (e tudo bem 😄). Mas isso não é motivo para adiar experimentos com ML e LLM. No início, quase tudo pode ser feito na nuvem – rápido, barato (às vezes gratuito) e sem a dor de cabeça de configurar o ambiente.
Aqui estão duas opções que eu mesmo usei 👇
🏟 Kaggle Notebooks
Kaggle não é só competições, mas também um ambiente conveniente para executar notebooks com GPU.
O que há de bom aqui:
- Acesso gratuito a GPU (geralmente T4 / P100, com limites de tempo)
- Ambiente já configurado: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face – tudo pronto para uso
- Uma enorme quantidade de notebooks públicos – você pode ver como outros resolvem problemas
É uma ótima opção se você quer aprender ML, tentar fine-tuning de modelos leves ou brincar com datasets e soluções baseline.
🚀 Google Colab
Google Colab é um clássico com o qual muitos começaram (e continuam começando).
Vantagens:
- GPUs e TPUs gratuitos (por sessão, com limitações)
- Fácil integração com Google Drive para dados e modelos
- Uma enorme quantidade de tutoriais e exemplos
Se você quiser mais estabilidade e recursos, há planos pagos (Colab Pro / Pro+), mas no início a versão gratuita é mais que suficiente.
💡 É importante entender: limites existem em todos os lugares, as sessões podem ser interrompidas, as GPUs podem estar indisponíveis. Para treinar modelos enormes isso não será suficiente – mas para treinar modelos pequenos, experimentos e protótipos, não é problema.
A maioria das tarefas no início não é "treinar um modelo de 70B", mas entender o pipeline e a mecânica. Kaggle e Colab cobrem 80% das tarefas educacionais e experimentais e permitem que você prossiga tranquilamente.
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