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AWS RDS é um serviço de banco de dados relacional para bancos de dados gerenciados. Use ao provisionar bancos de dados, configurar backups, gerenciar réplicas, solucionar problemas de conectividade ou otimizar o desempenho.

Serviço AWS Cognito para autenticação e autorização de usuários. Utilize-o ao configurar pools de usuários e de identidade, implementar fluxos OAuth, gerenciar atributos de usuário ou integrar com provedores de identidade social.

Orquestração de fluxos de trabalho AWS Step Functions com máquinas de estado. Utilize ao projetar fluxos de trabalho, implementar tratamento de erros, configurar execução paralela, integrar com serviços AWS ou depurar execuções.

AWS DynamoDB, um banco de dados NoSQL para armazenamento de dados escalável. Utilize ao projetar esquemas de tabelas, escrever consultas, configurar índices, gerenciar capacidade, implementar design de tabela única ou solucionar problemas de desempenho.

Funções serverless AWS Lambda para computação orientada a eventos. Use ao criar funções, configurar gatilhos, depurar invocações, otimizar inícios a frio, configurar mapeamentos de origem de eventos ou gerenciar camadas.

AWS Secrets Manager para armazenamento e rotação seguros de segredos. Use ao armazenar credenciais, configurar rotação automática, gerenciar versões de segredos, recuperar segredos em aplicações ou integrar com RDS.

Crafting effective prompts for LLMs. Use when designing prompts, improving output quality, structuring complex instructions, or debugging poor model responses.

Understanding Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) for aligning language models. Use when learning about preference data, reward modeling, policy optimization, or direct alignment algorithms like DPO.

Building and training neural networks with PyTorch. Use when implementing deep learning models, training loops, data pipelines, model optimization with torch.compile, distributed training, or deploying PyTorch models.

Strategies for managing LLM context windows effectively in AI agents. Use when building agents that handle long conversations, multi-step tasks, tool orchestration, or need to maintain coherence across extended interactions.

Parameter-efficient fine-tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA). Use when fine-tuning large language models with limited GPU memory, creating task-specific adapters, or when you need to train multiple specialized models from a single base.

Execute e ajuste LLMs em Apple Silicon com MLX. Utilize ao trabalhar com modelos localmente no Mac, converter modelos Hugging Face para o formato MLX, ajustar com LoRA/QLoRA no Apple Silicon ou servir modelos via API HTTP.