Cursos › IA para Jornalismo › Pipelines em Python: o LLM só quando for necessário

Aula M12-A03 · 2:00

Configuração em arquivo, registro de tokens e a trava antes de ir ao ar

Versão interativa: avance com “Próximo” ou com as setas do teclado.

Tela cheia

Uma aula rápida para não embutir decisão no código e registrar o custo de cada etapa

Objetivos

  • Colocar vozes, pastas, limites e fontes num arquivo de configuração (YAML ou equivalente), sem embutir decisão no meio do código ou do prompt
  • Registrar tokens e custo por etapa e no total, com meta de reduzir o que o modelo lê, e manter trava humana quando o resultado vira pauta, número publicado, acusação ou conteúdo no ar

Tempo de estudo sugerido: 25 min. As legendas já aparecem no vídeo; a faixa “Português” do player serve a leitores de tela e buscas.

Créditos dos trechos de terceiros

  • IBM Technology — “Mastering AI Risk: NIST’s Risk Management Framework Explained” · trecho 03:07.60–03:15.30 · ver no YouTube
Feito com IA, revisado por gente. Roteiro, narração (voz sintética) e animações destes cursos são produzidos com inteligência artificial pelas skills abertas do course-forge no GitHub, com curadoria e revisão de Carlos Eduardo Lopes (L4Tec). Trechos curtos de vídeos de terceiros aparecem com crédito e link para o original.