Kit gratuito do INEMA: ligue um modelo abliterated ao DeepSeek Harness por API, GPU na RunPod ou LM Studio local, teste texto, função e imagem, pratique num laboratório sintético e controle o custo —
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一分钟完成验证IA sem censura, do jeito certo: modelo abliterated no DeepSeek Harness para segurança defensiva (kit INEMA, PT/EN/ES)
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Este é um kit gratuito do INEMA, em português, para quem estuda segurança e quer um modelo de IA aberto que não recuse perguntas técnicas — os chamados modelos abliterated, dos quais a recusa foi removida. Ele mostra como ligar esse modelo ao DeepSeek Harness (um agente de código aberto) por uma API, por uma GPU alugada na RunPod ou pelo LM Studio no seu computador. Traz prompts prontos, scripts que provam se texto, ferramenta e imagem funcionam, um laboratório falso para treinar e uma guarda que para a GPU ociosa. Você precisa de um assistente que leia arquivos, Python 3.10+ e, conforme a rota, uma conta de API ou de GPU — e de permissão para tudo o que for testar.
Guia completo (landing + passo a passo): https://inematds.github.io/ia-sem-censura-defensiva/guia/
Só sistemas seus ou com permissão por escrito do dono. Escopo registrado antes do primeiro pedido,
laboratório sintético primeiro, checagens não destrutivas, prova proporcional, credenciais fora do chat e do
git. Modelo baixado roda primeiro sem ferramentas; o isolamento é do sistema operacional e do contêiner —
prompt não é cerca. Endpoint local só em 127.0.0.1; endpoint na nuvem sempre com autenticação. Na RunPod,
pare o Pod e confira EXITED: o armazenamento ainda cobra. Regras completas em
kit/USO-DEFENSIVO.md.
| Rota | Combina com | Você paga | Prompts |
|---|---|---|---|
| API hospedada (ex.: Abliteration, OrcaRouter) | começar rápido, sem GPU | uso da API | 01 → 02 → 03 → 09 |
| GPU alugada na RunPod | escolher modelo e runtime | hora de GPU + armazenamento | 01 → 04 → 05 → 06 → 03 → 09 |
| Local no LM Studio | máquina com memória sobrando | luz, disco, tempo | 01 → 07 → 08 → 03 → 09 |
Modelos de exemplo (conferidos em 26/10/2026; mudam): local Huihui Qwen3.6 35B-A3B abliterated GGUF Q4_K (~21,7 GB + projetor de visão ~0,9 GB); nuvem Huihui Qwen3.5 9B abliterated Q6_K com projetor de visão.
Quem faz: 🧠 você numa sessão com o assistente · ⚙️ script do kit · 🤖 agente/modelo.
| # | Passo | Comando / arquivo | Quem faz |
|---|---|---|---|
| 1 | Ler as regras | kit/USO-DEFENSIVO.md | 🧠 |
| 2 | Conferir a máquina | python3 kit/scripts/doutor.py | ⚙️ |
| 3 | Rodar os testes offline | python3 -m unittest discover -s kit/testes -v | ⚙️ |
| 4 | Laboratório + checagem com escopo | python3 kit/scripts/laboratorio.py e python3 kit/scripts/checagem_segura.py --lab-local-autorizado | ⚙️ |
| 5 | Corrigir e retestar | laboratorio.py --corrigido + a mesma checagem → "achados": [] | ⚙️ |
| 6 | Escolher a rota | kit/guias/1-escolha-da-rota.md | 🧠 |
| 7 | Entregar o kit ao assistente | pedido de kit/CONFIGURA-COM-ASSISTENTE.md | 🧠 → 🤖 |
| 8 | Instalar/ligar o modelo pela rota | prompts 01, 02 / 04-05 / 07-08 em kit/prompts/ (custo sempre aprovado antes) | 🤖, aprovado por 🧠 |
| 9 | Provar texto, função e imagem | python3 kit/scripts/checa_endpoint.py --base-url ... --modelo ... --funcao --imagem kit/exemplos/teste-visao.png | ⚙️ |
| 10 | Dar ferramentas (Playwright, Firecrawl, Nuclei) | prompt 03 + kit/config/dsh-mcp.exemplo.yml + kit/exemplos/nuclei-cabecalhos-lab.yaml só no laboratório | 🤖, conferido por 🧠 |
| 11 |
| Peça | Onde | Quem faz |
|---|---|---|
| Guia (PT/EN/ES) | guia/index.html, guia/en/, guia/es/ → https://inematds.github.io/ia-sem-censura-defensiva/guia/ | 🧠 sessão INEMA → ⚙️ GitHub Pages via Actions |
| Vídeo explicativo | MP4 fora do repo; release video-v1.0.0 + player em videos/ → https://inematds.github.io/ia-sem-censura-defensiva/videos/ | ⚙️ python3 scripts/publica.py |
kit/
├── COMECE-AQUI.md · USO-DEFENSIVO.md · CONFIGURA-COM-ASSISTENTE.md
├── guia-rapido.pdf o kit inteiro em PDF para ler e imprimir (`python3 scripts/gera_pdf.py` refaz)
├── prompts/ 01..09 (cada um com o bloco FRONTEIRAS) + TODOS-OS-PROMPTS.md
├── guias/ 1 escolha da rota · 2 hospedada · 3 runpod · 4 local · 5 ferramentas
│ 6 segurança do modelo · 7 custo runpod · 8 problemas comuns
├── config/ .env.exemplo · campos-do-provedor.json · dsh-mcp.exemplo.yml · mcp.exemplo.json · modelos-de-exemplo.json
├── scripts/ doutor · checa_endpoint · laboratorio · checagem_segura · guarda_ociosa · comum · gera_imagem_teste
├── testes/ test_kit.py (offline, 127.0.0.1)
├── exemplos/ escopo de exemplo · relatório de achados · template Nuclei passivo · teste-visao.png
└── verificacao/ STATUS.md · checklist.md
guia/ página de uso (PT, en/, es/)
videos/ player do vídeo explicativo
scripts/ publica.py (sobe o vídeo como release e gera o player)
Detalhes em kit/verificacao/STATUS.md. Nada aqui é certificação de segurança.
MIT — texto, prompts, scripts e exemplos do INEMA. DeepSeek Harness, LM Studio, RunPod, Nuclei, Playwright, Firecrawl e os modelos citados são de seus autores, cada um com os seus termos.
Conteúdo aberto e gratuito do INEMA.CLUB.
| RunPod: guarda ociosa |
python3 kit/scripts/guarda_ociosa.py --upstream ... --ocioso 900 (simulação → parada real com ID e nome) |
| ⚙️ + 🧠 confere EXITED |
| 12 | Seu app, com escopo escrito | prompt 09 + cópia preenchida de kit/exemplos/escopo-autorizado.exemplo.json | 🧠 → 🤖 |