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Olá! Verifique se o código está exatamente como do Colab aqui https://colab.research.google.com/drive/1Tbi2QkeFUVSJrWeLslnE43cBTbzEDM1w#scrollTo=q2IpNQJX0kJp
E se o problema persistir, tente usar o ngrok (mais detalhes veja a aula “Aviso sobre uso no Colab”)
Qualquer coisa compartilhe aqui seu Colab se o problema persistir
Olá André!
No Google Colab, você pode usar bibliotecas como o Diffusers (da Hugging Face) que permite gerar imagens realistas diretamente com modelos de Stable Diffusion. Ela é uma das opções mais populares e fáceis de usar para esse tipo de tarefa. O curso Domine a criação de imagens com IA explica bem como fazer isso no Colab (um exemplo é demonstrado aqui).
Outra alternativa é usar plataformas com interface gráfica de Stable Diffusion, que não exigem código. Elas são ideais se você quer resultados rápidos e com mais controle visual sobre estilo, iluminação e enquadramento. Isso é explicado no curso Imagens Avançadas com IA Generativa + Stable Diffusion. Assim, você pode escolher entre gerar as imagens diretamente via código no Colab ou criar as artes pela interface, dependendo do seu nível de familiaridade e da flexibilidade que quiser ter na criação.
Se quiser outras opções práticas de geração de imagem e sem precisar lidar com código, dê uma olhada também nas aulas 2,3,4 e 5 da seção “Imagem/vídeo para vídeo” do curso “Geração de Vídeos com Inteligência Artificial”.
Olá Joaquim! Acabei de verificar aqui, esse erro parece ser uma incompatibilidade recente com o Langchain.
Para resolver, faça assim: logo antes desse código que você enviou no print, adicione esse bloco de código: !pip install –upgrade langchain-core langchain
Após executar, o Colab vai pedir para reiniciar a sessão, portanto clique no botão de “Restart” que vai aparecer na tela. Em seguida será necessário executar novamente o bloco de código que contém os imports (necessários para executar as funções que você deseja) e rodar o bloco de código que carrega a chave de API.
Ou seja, executar nessa ordem:
!pip install –upgrade langchain-core langchain
________________________________________________
(( reinicia a sessão do Colab ))
________________________________________________
import os, getpass
os.environ[“OPENAI_API_KEY”] = getpass.getpass()
________________________________________________
from langchain_openai import ChatOpenAI
chatgpt = ChatOpenAI(model = “gpt-4o-mini”)…
________________________________________________
após isso deve dar certo, acabei de testar aqui e rodou sem erros
Olá Geilson! Isso ocorre nos 2 subnós do OpenAI ligados aos 2 nós ‘Supabase Vector Store’ (tanto do fluxo de indexação quanto do de agente)?
Quando você criou sua tabela no Supabase você deixou a dimensão igual a 3072 (valor padrão que estava no comando disponibilizado) ou alterou? Usamos 3072 devido à compatibilidade com o modelo de embedding Gemini, mas para modelos da OpenAI o valor padrão é 1536. Portanto você deve criar uma tabela especificando esse valor (alterando no comando de criação de tabela, nos dois lugares onde especifica as dimensões). Uma outra opção seria manter o 3072 como já está, mas aí dentro das configurações do nó de embedding você precisa especificar as dimensões clicando no campo “Add Option” e selecionando “Dimensions”, assim:
Se mesmo assim persistir o problema: Você consegue executar e mandar um print dos logs, que aparecem na parte inferior do painel? E também se possível abra o nó Supabase e tire print, para observar o painel de output.
Recomendo verificar também se o nó do OpenAI roda se for conectado ao Model do AI Agent (apenas para checar que a conexão com sua conta está ok). Se funcionar, seria um problema com o nó de embeddings somente.
Olá Paulo!
Qual erro está dando para você? Se estiver carregando o modelo pelo Hugging Face Hub (método “HuggingFaceEndpoint”) pode ser instabilidade no servidor, ou algum problema ao carregar com sua key.
Uma dica que temos recomendado recentemente é implementar a LLM com o serviço da Groq, que disponibiliza o Llama 4 e outros modelos modernos via API de forma gratuita também. A única linha que precisa alterar é a que chama o método da LLM. Você deve então substituir esse método do Hugging Face por: llm = ChatGroq(model=”llama-3.3-70b-versatile”, temperature=0.7, max_tokens=None, timeout=None, max_retries=2)
e antes de executar essa linha acima você precisa:
* instalar o langchain-groq, usando o comando !pip install -q langchain-groq
* fazer a importação com from langchain_groq import ChatGroq
* adicionar a Key do Groq às variáveis de ambiente, com esse comando os.environ[“GROQ_API_KEY”] = getpass.getpass()
e aí no campo que aparecer você cola a key
Para criar API do Groq
1) Acesse: https://groq.com -> clique em DEV CONSOLE (menu do topo)
2) Crie sua conta. Você pode criar/logar com sua conta Google, para ser mais prático
3) Após o login, no menu lateral acesse API Keys https://console.groq.com/playground
4) E clique no botão ‘Create API Key’
Aqui você pode escolher qualquer nome.
Após criar, clique no botão Copy para copiar a chave e salve em um local seguro
Modelos disponíveis pelo Groq https://console.groq.com/docs/rate-limits (ver os gratuitos – dentro da aba free tier)
Quanto ao código com Streamlit, deixei aqui ao final do Colab https://colab.research.google.com/drive/1jul2su9c7QGJSzpe9D0T3kZB8FxWeFfg#scrollTo=g9yi7myGxHXW
Olá! Fica apenas uma tela de carregando, sem aparecer nenhuma mensagem de erro? Pelo que você descreveu pode ser alguma instabilidade no localtunnel, há alguns relatos dizendo que desde sexta os servidores se encontram instáveis.
Como alternativa, você pode ou executar localmente (conforme demonstrado na aula “Execução local 1”, da seção “Marketing”) ou continuar executando pelo Colab mas usando o ngrok ao invés do localtunnel. Para saber como fazer isso veja a aula “Aviso sobre uso no Colab”, que adicionamos logo antes da aula “Interface com Streamlit”, dentro da seção de Marketing (link aqui).
Em breve adicionaremos uma aula gravada, mas pela aula de texto já é possível conseguir realizar tudo o que precisa para implementar no ngrok direto pelo Colab!
Quanto à parte do agente, acho que é mais fácil se basear direto no Colab da seção pois lá tem todas as alterações recentes da biblioteca (acesse https://colab.research.google.com/drive/1U4UexvWpa93yPZtRHxWnco0Nk5mFTmwV)
Se ocorrer algum erro durante a execução, peço que por favor me informe qual a mensagem apareceu e a linha de código que deu o erro
Olá Elisabeth!
Este problema se deve a uma incompatibilidade recente entre o dlib e a versão CUDA atribuída no Colab, parece que até o momento não há uma solução oficial (e também tentamos alterar a versão CUDA da instância do Colab, porém atualmente parece que não é mais permitido). Estamos tentando encontrar uma alternativa para que a função funcione corretamente sem essas mensagens. Como alternativa, você tem algumas opções:
1) Executar em sua máquina local. Você pode usar o mesmo código, apenas certifique-se de instalar as bibliotecas necessárias antes de rodar. Recomendamos o uso do Jupyter Notebook para que você possa reutilizar o notebook fornecido na aula.
2) Usar outra técnica de reconhecimento facial, como por exemplo o LBPH (que foi mostrado nessa seção do curso).
3) Usar o Kaggle em vez do Colab. Para isso, faça o seguinte:
* Acesse os Notebooks do Kaggle (link). Faça login ou cadastre-se rápido caso não tenha uma conta.
* Clique em “New Notebook”
* Selecione File > Import Notebook (se não encontrar a opção, veja essa imagem)
* Selecione o arquivo .ipynb nos materiais da aula (ou baixe-o diretamente clicando em Arquivo > Fazer Download > Baixar o .ipynb , dentro do Colab da aula).
* Arraste e solte o arquivo .ipynb e clique em Importar.
Como alternativa, você pode usar a biblioteca face_recognition, que oferece funcionalidade semelhante (repositório do GitHub), ou o DeepFace, outra opção ótima (repositório).
Olá Aline!
Para evitar esse erro, ao invés de executar esses códigos:
video_loader = YoutubeLoader.from_youtube_url("https://www.youtube.com/watch?v=II28i__Tf3M", language = ["pt", "pt-BR", "en"],) infos = video_loader.load() transcricao = infos[0].page_contentUse esse código abaixo:
from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi from youtube_transcript_api.formatters import TextFormatter # ID do vídeo do YouTube. Verifique pela URL, é o que vem logo após /watch?v= id_video = "II28i__Tf3M" # Busca a transcrição, tentando em português e inglês result = YouTubeTranscriptApi().fetch(id_video, languages=["pt", "pt-BR", "en"]) #Formata a transcrição como texto formatter = TextFormatter() transcricao = formatter.format_transcript(result) # opcional: Substitui quebras de linha por espaços para manter tudo em uma só linha (Se não quiser isso, remova essa linha abaixo) transcricao = transcricao.replace('\n', ' ') print(transcricao)Importante: para isso é necessário que use pelo menos a versão 1.1.0 do youtube-transcript-api, o que pode ser garantido executando esse comando antes dos imports em seu código: !pip install youtube-transcript-api==1.1.0
(tudo isso já está atualizado no Colab dessa seção, pode conferir aqui se preferir)
Recentemente, o YouTube passou a exigir o uso de um novo tipo de token, o que afeta diretamente bibliotecas que dependem da API de transcrição, como a youtube-transcript-api (mais detalhes aqui). Para lidar com isso, é necessário utilizar uma versão atualizada dessa biblioteca.
Porém, a biblioteca Langchain ainda não é compatível com a nova versão da youtube-transcript-api. Internamente, o YoutubeLoader do Langchain utiliza essa biblioteca, mas está vinculado a uma versão anterior, o que leva a erros de execução ao tentar obter a transcrição de vídeos recentes. Até o momento, a equipe do Langchain ainda não anunciou uma previsão de atualização para resolver essa incompatibilidade.
Por esse motivo nós decidimos achar um modo de implementar o processo de forma direta, utilizando os métodos da própria biblioteca youtube-transcript-api, o que nos permite maior controle e compatibilidade com a versão mais recente.
Além disso, utilizamos a classe TextFormatter, que ajuda a extrair a transcrição limpa, sem timestamps ou metadados (somente o texto). Para tornar o texto ainda mais fluido, como adicional nós removemos as quebras de linha (\n), unificando toda a transcrição em um único bloco contínuo, igual como é obtido quando usava pelo método YoutubeLoader do Langchain.
Olá Douglas! tudo bem? Primeiramente, obrigado pelo elogio ao curso, que bom que esteja aproveitando =)
Sobre sua dúvida: proteger dados sensíveis em soluções com RAG é uma preocupação bem válida, é totalmente possível isolar e proteger esses dados tomando algumas medidas importantes.
Primeiro, é fundamental entender que os dados usados na etapa de recuperação (retrieval) ficam sob seu controle, normalmente armazenados em bancos vetoriais como Chroma, Pinecone, entre outros. Eles não são enviados ou incorporados ao modelo base, a menos que você explicitamente envie esse conteúdo para uma API de terceiros sem cuidados. Mas, para uma camada a mais de segurança, prefira banco de dados que rodem totalmente em ambiente local e não na nuvem (as soluções mais conhecidas cloud na verdade são seguras, então aqui tem que avaliar se está disposto a perder velocidade de resposta por uma camada a mais de segurança).
Sobre a ideia de que “a IA pode usar seus dados com outros usuários”, isso não é verdade se você estiver usando o modelo corretamente em ambiente privado. Modelos de empresas sérias como OpenAI ou Google geralmente não utilizam os dados das requisições para treinar ou compartilhar outputs, desde que esteja desabilitado o uso para treinamento (o que é o padrão e desejado em ambientes corporativos e APIs pagas). Mas se você usar interfaces públicas ou APIs gratuitas sem configurar isso, aí sim existe esse risco. É bom checar as páginas de políticas e termos de uso dessas provedoras de LLMs.
Então, para proteger seus dados sensíveis, se o modelo for via API certifique-se que uso de dados para treinamento esteja desativado.
Alguns especialistas também não acham tão seguro usar APIs mesmo que esteja desabilitado isso, digamos que nós “temos que confiar” que as empresas não usarão esses dados para treinamento. Mas caso queira um modo totalmente seguro e mais controlável então vai precisar rodar o LLM localmente, com modelos como Llama, DeepSeek ou outros open source. Desse modo, seus dados não são processados em um servidor externo, será tudo processado em ambiente local (e por esse motivo inclusive pode ser usado sem necessidade de conexão com a internet). Note que para isso será necessário um ótimo hardware, ou usar modelos mais eficientes, como por exemplo Small Language Models (SLM) ou modelos quantizados.
Olá Jefferson!
Isso ocorre pois em versões recentes da biblioteca Pillow esse atributo “ANTIALIAS” (que foi usado nesse código criado para exibir imagens em grid) foi descontinuado. Você tem duas maneiras de resolver:
Solução 1: (É a que eu recomendo) Simplesmente alterar no código de Image.ANTIALIAS para Image.LANCZOS – que irá exibir a imagem e funcionar do mesmo modo.
Se desejar pode conferir aqui o Colab atualizado, é necessário apenas essa pequena mudança.
Solução 2: Fazer o downgrade da biblioteca Pillow; para isso pode usar esse comando antes de executar o restante do código: !pip install Pillow==9.5.0
Olá! Infelizmente esses erros podem acontecer, conforme mencionado o LangChain é um ótimo framework mas algumas atualizações podem quebrar certas funcionalidades. Essa em questão é devido a uma alteração recente na API. Mas vamos te ajudar sim.
Essa versão do Python não parece ser incompatível, mas em último caso (se o que vou mencionar abaixo não resolver) eu sugiro testar com a 3.11.x ou até a 3.12.x, já que apresenta menos possibilidade de erros.
Primeiro, baixe o script atualizado presente no Drive compartilhado na introdução, esse link aqui.
Se o erro persistir, adicione esse trecho de código no início de seu arquivo .py
import os import torch import streamlit torch.classes.__path__ = [os.path.join(torch.__path__[0], torch.classes.__file__)] # ou simplesmente: torch.classes.__path__ = []
Imagino que isso deva resolver. Mas caso persista me avise, e poste aqui o erro atualizado.
Você também pode estar testando pelo Colab da seção, acabei de testar e está funcionando ok.
Olá Eduardo!
Parece ser uma limitação recente nos servidores do Hugging Face, que especificamente está com problemas para rodar os modelos Llama 3 publicados no repositório, mesmo o modelo oficial publicado pela Meta. Ainda não houve uma solução oficial pela equipe responsável pela biblioteca, então recomendo não usar por enquanto o Hugging Face Hub para o Llama 3. Nós estamos terminando de criar uma aula de aviso para colocar no curso, já que está causando essa confusão.
Para usar o modelo Phi 3 por exemplo, faça assim:
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint # Exemplo com Hugging Face llm = HuggingFaceEndpoint( repo_id="microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct", temperature = 0.1, return_full_text = False, max_new_tokens = 1024, task="text-generation" ) system_prompt = "Você é um assistente prestativo e está respondendo perguntas gerais." user_prompt = "{input}" token_s, token_e = "<|system|>", "<|end|><|assistant|>" prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", token_s + system_prompt), ("user", user_prompt + token_e) ]) chain = prompt | llm input = "Explique para mim em até 1 parágrafo o conceito de redes neurais, de forma clara e objetiva" res = chain.invoke({"input": input}) print(res)Veja aqui o arquivo teste1.py atualizado, acabei de testar e está funcionando.
Por enquanto, estamos recomendando implementar o Llama (e outros modelos ainda mais modernos) com o serviço da Groq. Esse provedor disponibiliza o Llama 4 e outros modelos modernos via API de forma gratuita também, inclusive o plano grátis tem uma quota ainda mais generosa. A única linha que precisa alterar é a que chama o método da LLM. Você deve então substituir esse método do Hugging Face por:
llm = ChatGroq(model="llama3-70b-8192", temperature=0.7, max_tokens=None, timeout=None, max_retries=2)
e antes de executar essa linha acima você precisa:
* instalar o langchain-groq, usando o comando !pip install -q langchain-groq
* fazer a importação com from langchain_groq import ChatGroq
* adicionar a Key do Groq às variáveis de ambiente, com os.environ[“GROQ_API_KEY”] = getpass.getpass()
(ou, adicionando GROQ_API_KEY=SUA_CHAVE_AQUI – dentro do .env)
Para criar API do Groq
1) Acesse: https://groq.com -> clique em DEV CONSOLE (menu do topo)
2) Crie sua conta. Você pode criar/logar com sua conta Google, para ser mais prático
3) Após o login, no menu lateral acesse API Keys https://console.groq.com/playground
4) E clique no botão ‘Create API Key’
Aqui você pode escolher qualquer nome.
Após criar, clique no botão Copy para copiar a chave e salve em um local seguro
Modelos disponíveis pelo Groq https://console.groq.com/docs/rate-limits (ver os gratuitos – dentro da aba free tier)
Olá! Você está executando direto no Colab mesmo, isso?
Verifique se você selecionou para usar GPU ao invés de CPU, para conferir acesse o menu do topo: Ambiente de execução > Alterar o tipo de ambiente de execução.
Este erro que você mostrou também pode ocorrer quando o módulo do driver de vídeo em execução não corresponde à versão da biblioteca CUDA no disco, ou quando não é compatível com o dlib. Atualizar o driver da placa de vídeo pode resolver este problema.
Uma alternativa seria executar o dlib na CPU. Ou, se você quiser executar em sua máquina local em vez do Colab, também seria uma solução, pois evitará este erro que apareceu para você. Para rodar na CPU, pode usar esse comando de instalação abaixo:
!pip uninstall dlib
!sudo pip install -v –install-option=”–no” –install-option=”DLIB_USE_CUDA” dlib
