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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.
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
Preço por grupo privado, treinamento online ao vivo, a partir de 2600 € + VAT*
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