Implantação e automação

Pergunta	Exemplo de resposta
Quais são os requisitos para escalabilidade e balanceamento de carga?	Roteamento inteligente de solicitações; sistema de escalonamento automático; otimização para arranques a frio rápidos empregando técnicas como cache de modelos, carregamento lento e sistemas de armazenamento distribuído; projetando o sistema para lidar com padrões de tráfego intermitentes e imprevisíveis.
Quais são os requisitos para atualizar e lançar novas versões?	Implantações azul/verdes, lançamentos canários, atualizações contínuas e assim por diante.
Quais são os requisitos para recuperação de desastres e continuidade de negócios?	Procedimentos de backup e restauração, mecanismos de failover, configurações de alta disponibilidade e assim por diante.
Quais são os requisitos para automatizar o treinamento, a implantação e o gerenciamento do modelo generativo de IA?	Pipeline de treinamento automatizado, implantação contínua, escalabilidade automática e assim por diante.
Como o modelo generativo de IA será atualizado e retreinado à medida que novos dados forem disponibilizados?	Por meio de reciclagem periódica, aprendizado incremental, aprendizado por transferência e assim por diante.
Quais são os requisitos para automatizar o monitoramento e o gerenciamento?	Alertas automatizados, escalabilidade automática, autorrecuperação e assim por diante.
Qual é o seu ambiente de implantação preferido para cargas de trabalho generativas de IA?	Uma abordagem híbrida que usa a AWS para treinamento de modelos e nossa infraestrutura local para inferência para atender aos requisitos de residência de dados.
Você prefere alguma plataforma de nuvem específica para implantações generativas de IA?	Serviços da AWS, especialmente o Amazon SageMaker AI para desenvolvimento e implantação de modelos, e o Amazon Bedrock para modelos básicos.
Quais tecnologias de conteinerização você está considerando para cargas de trabalho generativas de IA?	Queremos padronizar os contêineres Docker orquestrados com o Kubernetes para garantir portabilidade e escalabilidade em nosso ambiente híbrido.
Você tem alguma ferramenta preferida para CI/CD em seu pipeline de IA generativa?	GitLab para controle de versão e pipelines de CI/CD, integrados ao Jenkins para testes e implantação automatizados.
Quais ferramentas de orquestração você está considerando para gerenciar fluxos de trabalho generativos de IA?	Apache Airflow para orquestração de fluxo de trabalho, especialmente para pré-processamento de dados e pipelines de treinamento de modelos.
Você tem algum requisito específico de infraestrutura local para suportar cargas de trabalho generativas de IA?	Estamos investindo em servidores acelerados por GPU e redes de alta velocidade para suportar cargas de trabalho de inferência locais.
Como você planeja gerenciar o controle de versão e a implantação de modelos em diferentes ambientes?	Planejamos usá-lo MLflow para rastreamento e controle de versão de modelos e integrá-lo à nossa infraestrutura Kubernetes para uma implantação perfeita em todos os ambientes.
Quais ferramentas de monitoramento e observabilidade você está considerando para implantações generativas de IA?	Prometheus para coleta de métricas e Grafana para visualização, com soluções adicionais de registro personalizadas para monitoramento específico do modelo.
Como você está lidando com a movimentação e sincronização de dados em um modelo de implantação híbrida?	Usaremos AWS DataSync para uma transferência eficiente de dados entre o armazenamento local e AWS, com trabalhos de sincronização automatizados que são agendados com base em nossos ciclos de treinamento.
Quais medidas de segurança você está implementando para implantações generativas de IA em diferentes ambientes?	Usaremos o IAM para recursos de nuvem, integrados ao nosso Active Directory local para implementar end-to-end criptografia e segmentação de rede para proteger os fluxos de dados.