Pesquisa & Arquitetura

Do Protótipo ao Deploy

Um fluxo unificado para avaliar, otimizar e implantar LLMs em sistemas embarcados — do ESP32 ao Jetson AGX Orin, com rigor técnico e UX acessível.

Lacuna central: potencial teórico dos LLMs vs. viabilidade prática em hardware restrito

Arquitetura Estratégica

3 pilares sinérgicos que sustentam a plataforma

Avaliação Técnica Robusta

  • Protocolo ALEM: Acurácia, Latência, Energia e Memória
  • Base de dados de benchmarks validados em produção
  • Badges de confiança e peer-review
  • Suporte a MLPerf Tiny e benchmarks proprietários

UX Centrada na Simplicidade

  • Onboarding contextual em 3 passos
  • Divulgação progressiva de complexidade técnica
  • Experiência omnicanal Web + Mobile otimizadas
  • WCAG 2.2 AA: acessibilidade como restrição de sistema

Infraestrutura Escalável

  • API de benchmarking para integrações CI/CD
  • Análise síncrona (simulações) e assíncrona (telemetria)
  • Tiers Free → Pro → Team → Enterprise
  • Data Marketplace com telemetria anonimizada LGPD-compliant

Fluxo Principal — 7 Etapas

Da intenção à implementação otimizada: ciclo completo e virtuoso

Componentes Técnicos

Métricas ALEM, hardware suportado e técnicas de otimização

Protocolo ALEM

Acurácia

Avaliada em benchmarks do domínio do utilizador. Fundamental para validar a qualidade após otimização.

Latência / Throughput

Tokens/s, tempo de primeira token (TTFT) e latência percentil (p50, p99). Crítico para aplicações interativas.

Energia

Watts médios e pico. Essencial para dispositivos alimentados por bateria. Referência: TokenPowerBench.

Memória (Footprint)

Tamanho dos pesos carregados + memória de ativações durante inferência. Limite crítico em MCUs.

Técnicas de Otimização

Quantização PTQ/QAT

Mais usada

Post-Training Quantization (simples) vs. Quantization-Aware Training (preserva precisão). Suporta INT8, INT4, FP4, binário.

Poda Estruturada/Não-estruturada

Alta compressão

Remoção de heads de atenção e camadas (estruturada, acelerada) vs. pesos individuais (não-estruturada, requer hardware específico).

Distilação de Conhecimento

Menor footprint

Treina um modelo menor (student) para imitar o modelo maior (teacher). Resulta em modelos mais compactos sem re-treino do zero.

Runtimes Otimizados

Execução eficiente

TensorRT (NVIDIA), ONNX Runtime, TFLite, llama.cpp (CPU/GPU via Metal/CUDA/Vulkan), Apache TVM, CMSIS-NN (Cortex-M).

Ciclo Virtuoso de Dados

O diferencial competitivo sustentável da plataforma

Dados de Deploy Real

Comparação Estimado vs Real

Refinamento do Motor de IA

Melhores Recomendações

Mais Utilizadores

Barreira de Dados

Base proprietária de telemetria real de produção — impossível de replicar sem utilizadores.

Efeito de Rede

Mais dados → melhores estimativas → mais confiança → mais adoção → mais dados.

Vantagem Duradoura

Concorrentes com dados teóricos ficam progressivamente para trás em precisão real.

Modelo de Negócio

Freemium escalável — aquisição orgânica + conversão por valor

Free

$0

  • 3 simulações/mês
  • Benchmarks públicos
  • Comparador 2 modelos
  • Comunidade básica

Pro

$29/mês

  • Simulações ilimitadas
  • Exportação CI/CD
  • Telemetria avançada
  • Analytics + PDF
  • Suporte 24h

Team

$79/user

  • Tudo do Pro
  • API 10k req/mês
  • Dashboard de equipe
  • Data Marketplace (leitura)

Enterprise

Sob consulta

  • API ilimitada + SLA 99.9%
  • Data Marketplace publicação
  • Consultoria de otimização
  • SSO/SAML + on-premise

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