IA-Inference as a Service: Deploy de Modelos de IA em Produção

O Gap Entre Treinar e Servir

Treinar um modelo de IA é só metade do caminho. Servir esse modelo em produção com baixa latência, alta disponibilidade e custo controlado é onde a maioria dos projetos de IA falha.

Desafios do Deploy de IA

• Latência: Usuários esperam respostas em <200ms. Modelos grandes podem levar segundos.
• Custo: GPUs são caras. Manter uma A100 24/7 para servir 10 requests/min é desperdício.
• Escala: Picos de tráfego exigem auto-scaling. Scale-to-zero quando não há demanda.
• Versionamento: Deploy de novas versões sem downtime. A/B testing entre modelos.

Como Funciona o Inference as a Service

1. Upload: Envie seu modelo treinado (PyTorch, TensorFlow, ONNX).
2. Deploy: Definimos endpoint, GPU, concurrência e auto-scaling.
3. Serve: API REST/gRPC com latência otimizada e monitoramento incluso.
4. Scale: Escala automática baseada em requests. Scale-to-zero quando ocioso.

Otimizações

• TensorRT para otimização de inferência NVIDIA
• Quantização INT8 para reduzir latência 2x
• Batching dinâmico para maximizar throughput
• Caching de embeddings para requests repetidos

Conclusão

Inference as a Service remove a complexidade de servir modelos em produção. Foque no modelo, nós cuidamos da infraestrutura.

Deploy seu modelo agora.