Se você tem uma placa NVIDIA em casa, tem um tesouro: o novo método para rodar IAs gigantes direto do seu PC

Durante muito tempo, treinar ou ajustar modelos de linguagem de grande porte parecia uma atividade restrita a data centers milionários e clusters inacessíveis para usuários comuns. A NVIDIA agora quer provar o contrário. Em um novo post publicado no blog RTX AI Garage, a empresa detalha como qualquer desenvolvedor com uma GPU RTX pode fazer ajuste fino de modelos de IA localmente — incluindo modelos robustos voltados a aplicações agentivas.

O destaque do material é o uso do Unsloth, um framework open source otimizado especificamente para GPUs da NVIDIA. A proposta é simples, mas poderosa: permitir fine-tuning eficiente de LLMs em notebooks RTX, desktops com placas GeForce e também no DGX Spark, o supercomputador compacto de IA da própria NVIDIA. Na prática, isso significa mais controle, mais velocidade de iteração e menos dependência de serviços em nuvem.

Segundo a empresa, esse tipo de ajuste fino já é amplamente utilizado para tarefas especializadas, como adaptar chatbots para suporte técnico, criar assistentes pessoais ou automatizar fluxos de trabalho complexos. O diferencial, agora, está na acessibilidade. Com GPUs NVIDIA, desenvolvedores conseguem trabalhar localmente com mais memória disponível, latência menor e liberdade para testar rapidamente diferentes abordagens.

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O tutorial também apresenta a nova família de modelos abertos NVIDIA Nemotron 3, descrita como a mais avançada linha open source já lançada pela empresa. Pensado desde o início para aplicações de IA agentiva, o Nemotron 3 chega em três versões — Nano, Super e Ultra — cobrindo desde cargas leves até fluxos muito mais complexos, com janelas de contexto maiores e maior precisão.

Um dos pontos mais técnicos, mas também mais relevantes, é como o Unsloth consegue acelerar o treinamento ao mesmo tempo em que reduz drasticamente o consumo de VRAM. Isso é crucial para quem trabalha fora de ambientes corporativos, onde cada gigabyte de memória faz diferença. O material do RTX AI Garage detalha desde técnicas eficientes em parâmetros até orientações práticas de VRAM para cada tamanho de modelo.

Para quem quer ver tudo funcionando na prática, a NVIDIA também recomenda um vídeo do criador Matthew Berman, que demonstra aprendizado por reforço rodando em uma GeForce RTX 5090 com o Unsloth. É o tipo de demonstração que deixa claro como o hardware doméstico evoluiu a ponto de executar tarefas que, até pouco tempo atrás, pareciam inviáveis fora de grandes servidores. Confira o vídeo: 

Além disso, o Nemotron 3 Nano já está disponível para ajuste fino direto no Unsloth e pode ser baixado via Hugging Face ou testado em ferramentas populares como Llama.cpp e LM Studio. Já o DGX Spark aparece como a solução ideal para quem precisa escalar ainda mais, lidando com modelos maiores e pipelines agentivos avançados.

Com isso, a NVIDIA deixa claro: se você tem uma GPU RTX em casa, não tem apenas uma placa de vídeo, mas um verdadeiro laboratório de IA esperando para ser explorado.

Crédito de imagem: Xataka Brasil