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AI Gateway: A Revolução nas Integrações de LLM no Serviço Público
Nos últimos anos, a tecnologia avançou de forma exponencial, e uma das inovações mais promissoras é o AI Gateway, uma ferramenta projetada para otimizar a integração de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Em um cenário onde a eficiência e a agilidade são essenciais para o serviço público, a possibilidade de chamadas a APIs de forma mais rápida do que o GPT-4 abre um leque de oportunidades.
Penso que a implementação do AI Gateway poderia transformar a maneira como os órgãos públicos lidam com dados e interagem com cidadãos. A capacidade de processar informações em tempo real e oferecer respostas mais rápidas às demandas da população é fundamental para construir um serviço público mais eficiente e responsivo. Imagine como essa tecnologia poderia facilitar o acesso a informações, agilizar processos burocráticos e melhorar a transparência nas ações governamentais.
Entretanto, é crucial refletir sobre como essa inovação pode ser aplicada no contexto do serviço público. A adoção de tecnologias como o AI Gateway deve ser acompanhada de uma estratégia clara, que considere não apenas os benefícios imediatos, mas também a formação dos servidores e a segurança dos dados. O que devemos ter em mente é que a tecnologia deve servir como um meio para melhorar a vida do cidadão e não como um fim em si mesmo.
Por fim, ao pensarmos na integração de ferramentas como o AI Gateway no serviço público, somos convidados a refletir sobre o papel do servidor nesse novo cenário. Como podemos utilizar essas inovações para promover um serviço mais humanizado e eficiente? A resposta a essa pergunta pode ser o primeiro passo para melhorar realmente os resultados que entregamos à sociedade.
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Can you do a new video on portkey 🙏🏻
Can we understand how to compute the cost per token and cost per request to the LLM (preferebly openAI or azure openai)
Any thoughts on the nitro webserver?
BTW, why are the LLM models so big (25GB)? For example, isn't the model (BLOOM, Meta's Llama 2, Guanaco 65B and 33B, dolphin-2.5-mixtral-8x7b etc) just the algorithm that is used to learn your data?
And if the training data is another 25GB, what is the resulting size if you wanted to run your new AI offline on a new PC? 50GB?
And what do the 33B and 8x7b mean? For example, everyone says that ChatGPT4 has 220 billion parameters and is a 16-way mixture model with eight sets of weights???
Thank you for featuring Portkey. Excellent description! Disc: I work with Portkey, so very cool to see it mentioned here!
This is pretty sweet. I'm using it with CrewAI currently and it's super cool to see all the logs and exact cost and contents/response of each API call to OpenAI. As far as speed goes, I honestly haven't noticed it being any faster than using the default OpenAI API directly.
LangGraph: Langchain's New Library – Create Powerful AI Agent Agents!: https://youtu.be/7zeBr__G8dU
AutoGen Studio UI: HUGE UPDATE! Easily Create Custom AI Agents with a UI! (Installation Tutorial)
PortKey sounds amazing, thanks for the video
Whats the difference between this and openrouter
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CrystalCoder LLM: The BEST NEW Coding-Based LLM?!: https://youtu.be/YdJ5ihnAwRA?si=IBykJUT-ZYkMd6dT
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