No estilo do Hugging Face e do ModelScope, feito para a América Latina. Modelos, datasets, código, Spaces e Skills para agentes num só lugar. Publique, ajuste e sirva modelos sem tirar os dados do país.
Decisões, legislação e doutrina em português do Brasil, organizadas para pré-treino, ajuste fino e recuperação (RAG).
Clone com Git (arquivos grandes via Git LFS):
$ git clone https://beansbr.ai/datasets/beansbr/corpus-juridico-ptbrOu use como base de um fine-tuning em 1 clique, sem sair do hub.
Cada repositório tem versionamento Git, card de documentação e controle de acesso, público ou privado da sua organização. A quinta aba, Beans Skills, tem seção própria logo abaixo.
Pesos, configurações e cards, prontos para servir com inferência integrada. Modelos abertos de referência:
Dados versionados com Git LFS e armazenamento de objetos no Brasil.
Scripts de treino, avaliação e serviço ao lado do modelo que eles produzem.
Demos interativas em Gradio ou Streamlit, rodando ao lado do modelo que elas mostram.
Modelos de terceiros citados como referência técnica. O catálogo inicial é anunciado no lançamento.
Uma skill é uma pasta com um SKILL.md, scripts e referências. O agente lê a descrição, decide quando usar e segue as instruções. Na aba Beans Skills, desenvolvedores da América Latina baixam skills feitas para a realidade brasileira.
--- name: consulta-ragjur description: Busca jurisprudência brasileira no ragjur.ai e devolve ementas com tribunal, data e link para o inteiro teor. Use quando o agente precisar de precedentes para fundamentar uma resposta. --- # Consulta à jurisprudência (ragjur.ai) 1. Monte a consulta com o tema e, se houver, o tribunal. 2. Chame a ferramenta `buscar_jurisprudencia`. 3. Confira cada citação com `verificar_citacao`. 4. Responda com ementa, tribunal, data e link. Ver references/tribunais.md para siglas aceitas.
--- name: emissao-nfe description: Monta e valida o XML de uma NF-e a partir do pedido e transmite ao ambiente configurado. Use em rotinas fiscais de agentes de back-office. --- # Emissão de NF-e 1. Leia o pedido e o cadastro do destinatário. 2. Gere o XML no leiaute vigente da NF-e. 3. Valide contra o schema com `scripts/validar.py`. 4. Transmita primeiro em homologação. Nunca transmita em produção sem aprovação humana.
--- name: validacoes-bacen description: Aplica checagens regulatórias do Banco Central a cadastros e operações e devolve um relatório com cada regra verificada. Use antes de aprovar fluxos financeiros automatizados. --- # Validações regulatórias (BACEN) 1. Identifique o tipo de operação. 2. Carregue as regras de `references/normas/`. 3. Registre cada verificação e a norma de origem. 4. Envie divergências para revisão humana. O relatório apoia a decisão; não a substitui.
$ git clone https://beansbr.ai/skills/beansbr/consulta-ragjurQuem hospeda datasets no hub ganha fine-tuning embutido. Escolha um modelo base e um dataset seu: o job roda com LLaMA-Factory ou Unsloth em infraestrutura no Brasil, e o resultado vira um repositório privado.
Bancos, hospitais, escritórios e órgãos públicos precisam saber onde os dados estão. No beansbr.ai, armazenamento, treino e inferência rodam no Brasil.
O motor é o OpenCSG CSGHub, plataforma open-source escrita em Go e Vue. Ele gerencia repositórios de modelos, datasets, código e Spaces, serve modelos com vLLM ou SGLang e guarda os arquivos em armazenamento S3/MinIO. Você sabe exatamente o que roda por baixo.
Armazenamento compatível com S3 em região brasileira. Seus pesos e datasets não saem daqui para treinar ou servir.
Repositórios privados por organização, com papéis de acesso e histórico Git de cada alteração.
Construído sobre CSGHub, vLLM, SGLang, LLaMA-Factory e Unsloth. Ferramentas que sua equipe pode estudar.
O código nasce no gitbeans.com, vira modelo, dataset ou skill no beansbr.ai e chega aos produtos da Beans Tech pelo gateway de privacidade lgpd.io.
Onde o código e os pipelines vivem antes de virar modelo ou skill.
Hub de modelos, datasets, código, Spaces e Skills, com fine-tuning e inferência.
Gateway de privacidade que trata dados pessoais entre a aplicação e o modelo.
Jurisprudência brasileira verificada, com conector para o Claude. Protocolo anti-alucinação: cada citação é conferida contra a decisão real.
Evidência clínica brasileira para quem decide na saúde.
Dados financeiros e regulatórios brasileiros, prontos para consulta por IA.
IA de visão e linguagem da Beans Tech, construída sobre modelos VL.
Estamos abrindo o acesso aos poucos, começando por quem traz modelos, datasets ou skills para Direito, Saúde e Finanças.
Conte quem você é e o que pretende hospedar. O cadastro é feito no formulário seguro da Beans Tech (JotForm), que abre em nova aba.
Prefere conversar antes? Conheça a Beans Tech.