Prompt de avaliação de modelos locais de IA frente a grandes modelos baseados na nuvem

Contexto: o título 'So, Grok is dead i guess.' sugere que modelos locais podem ser o caminho futuro. Este prompt destina-se a orientar ferramentas de IA a criar um plano completo para avaliar modelos locais vs grandes modelos hospedados na nuvem. Instruções: 1) Defina um framework de avaliação comparativa com métricas de desempenho (latência, throughput), qualidade de saída (adequação para tarefas de NLG/ classificação), consumo de memória, uso de energia, custo total de propriedade e privacidade. 2) Proponha um protocolo de benchmarking com datasets representativos, prompts de teste, cenários de uso, configuração de hardware, repetição estatística e condições de reproducibilidade. 3) Forneça um pipeline de implementação local com etapas (preparação do ambiente, instalação de frameworks, download de modelos locais, quantização, distilação, deployment) e um guia de configuração para rodar um servidor de inferência local. 4) Inclua código de exemplo (Python) para carregar um modelo local com transformers, fazer inferência a partir de prompts e expor uma API simples (FastAPI) para benchmarking. 5) Forneça scripts de benchmark que registrem métricas com torchmetrics e gerem um relatório em Markdown/JSON. 6) Estruture um relatório de saída com seções: Resumo executivo, Metodologia, Resultados, Recomendações, Riscos, Limitações e Próximos passos. 7) Inclua perguntas-chave para entrevistas com equipes de ML sobre adoção de modelos locais (fatores de decisão, governança, privacidade, conformidade, operações). 8) Discuta casos de uso práticos (edge devices, privacidade de dados, conformidade com proteção de dados). 9) Indique qual ferramenta de IA entre as opções listadas (chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity) seria mais adequada para este prompt, com uma justificativa curta. 10) Sugira um conjunto de tags relevantes e um título de prompt atraente.