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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Opções de Implantação

  • Compromissos (trade-offs) entre API hospedada e auto-hospedagem.
  • Padrões de implantação local (on-premises), em borda (edge) e isolada (air-gapped).
  • Modelo único versus portfólio de modelos.
  • Comparação do custo por decisão.

Dimensionamento de Hardware e Capacidade

  • Footprint de memória pelo número de parâmetros.
  • Apenas CPU versus aceleração por GPU.
  • Planejamento de concorrência e taxa de transferência (throughput).
  • Margem para crescimento do comprimento da tarefa.

Pilhas de Serviço (Serving Stacks)

  • Opções com vLLM e SGLang.
  • Execução com llama.cpp e GGUF.
  • Ollama para desenvolvimento local.
  • Escolha com base na forma da carga de trabalho de decisão.

Quantização Sem Perder Calibração

  • Formatos de precisão e economia de memória.
  • Medição da perda de qualidade e calibração.
  • Variantes por tensor e conscientes de importância.
  • Testes de aceitação após a quantização.

Engenharia de Latência

  • Latência mediana versus latência de cauda (tail latency).
  • Crescimento da latência com o comprimento do contexto.
  • Arranque quente (warm start) e cache de modelos.
  • Agrupamento (batching) de múltiplas perguntas de decisão.

Ambientes de Borda e Restritos

  • Pequenos modelos de decisão em CPU.
  • Implantação em Apple Silicon e dispositivos embarcados.
  • Operação offline e estratégia de atualização.
  • Distribuição de pesos em ambientes isolados (air-gapped).

Containerização e Escalabilidade

  • Design de imagens para serviço de modelos.
  • Gestão de volumes e cache.
  • Escalabilidade horizontal e roteamento.
  • Limites de recursos e compartilhamento de GPU.

Observabilidade

  • Métricas de solicitação, latência e erro.
  • Monitoramento da distribuição de confiança.
  • Rastreamento de resultados de decisão e escalonamento.
  • Alertas sobre desvio de calibração.

Versionamento e Lançamento

  • Versionamento de modelos e adaptadores.
  • Implantação sombra (shadow) e canária (canary).
  • Arquivos de modelo fixados para auditoria.
  • Procedimentos de rollback.

Segurança e Multi-Tenancy

  • Autenticação e limitação de taxa (rate limiting).
  • Isolamento de tenant para prompts e logs.
  • Isolamento de rede e controle de saída (egress).
  • Log de auditoria de decisões.

Requisitos

  • Experiência em administração Linux e containers.
  • Familiaridade com servidores de inferência de modelos e gestão de GPU.
  • Compreensão básica de APIs REST, balanceamento de carga e monitoramento.

Público-Alvo

  • Engenheiros de MLOps e plataformas que operam infraestrutura de inferência.
  • Equipes de SRE que dão suporte a serviços de IA.
  • Engenheiros de IA que implantam modelos de decisão em ambientes locais.
  • Arquitetos que projetam implantações de IA em ambientes isolados ou regulamentados.

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