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Quando Usar a CLI

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Melhor Para

• Automação - Script tarefas repetitivas
• Pipelines CI/CD - Integre com implantação
• Servidores remotos - SSH em instâncias na nuvem
• Processamento em lote - Treine múltiplos modelos
• Reprodutibilidade - Salve e compartilhe comandos exatos

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Como Parece

aitraining text-classification \
  --model bert-base-uncased \
  --data train.csv \
  --epochs 5

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Exemplo de Fluxo de Trabalho

# Preparar dados
python prepare_data.py

# Treinar modelo
aitraining train \
  --task text-classification \
  --data data/train.csv \
  --output models/v1

# Avaliar
aitraining evaluate \
  --model models/v1 \
  --test data/test.csv

# Implantar
aitraining serve --model models/v1

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Vantagens

• Scriptável - Automatize tudo
• Reproduzível - Salve comandos exatos
• Controle de versão - Rastreie no git
• Amigável para remoto - Funciona via SSH
• Execução paralela - Execute múltiplos treinamentos

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Limitações

• Curva de aprendizado - Deve conhecer sintaxe de comandos
• Sem feedback visual - Apenas saída de texto
• Propenso a erros - Erros de digitação em comandos
• Menos descobrível - Deve saber que opções existem

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Quando Mudar

• Precisa de feedback visual
• Quer explorar opções
• Está ensinando usuários não técnicos
• Fazendo experimentos rápidos

• Precisa de lógica personalizada
• Está construindo aplicações
• Pré-processamento complexo
• Configuração dinâmica

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Casos de Uso Comuns

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Busca de Hyperparâmetros

for lr in 1e-5 2e-5 5e-5; do
  aitraining train \
    --learning-rate $lr \
    --output models/lr_$lr
done

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Treinamento Noturno

# No cron ou agendador
0 2 * * * /path/to/retrain.sh

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Treinamento Remoto

ssh gpu-server
screen -S training
aitraining train --data s3://bucket/data.csv
# Desanexar com Ctrl-A D

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Integração CI/CD

# .github/workflows/train.yml
- name: Train model
  run: aitraining train --config config.yaml

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Dicas para Usuários de CLI

1. Salve comandos - Mantenha um arquivo commands.txt
2. Use configs - Arquivos YAML em vez de comandos longos
3. Registre saída - Redirecione para arquivos
4. Use screen/tmux - Para trabalhos de longa duração
5. Escreva scripts - Combine múltiplos passos

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Recursos Exclusivos da CLI

• Conduzir dados de outros comandos
• Integrar com scripts shell
• Executar em servidores headless
• Processar arquivos em lote
• Execução agendada

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Comandos Essenciais

# Ver todas as opções
aitraining --help

# Listar modelos disponíveis
aitraining models list

# Verificar status do treinamento
aitraining status

# Retomar treinamento interrompido
aitraining train --resume

# Converter formatos de modelo
aitraining convert --from pytorch --to onnx

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Variáveis de Ambiente

# Definir padrões
export AITRAINING_MODEL=bert-base
export AITRAINING_EPOCHS=5

# Agora comandos mais simples
aitraining train --data train.csv

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Próximos Passos