Preciso separar sempre pré-processamento e inferência em containers diferentes?

Não. Se o pipeline for simples e a manutenção não for um problema, pode usar um container único. Para pipelines complexos, separar facilita troubleshooting e escalabilidade.

Como saber se o gargalo está no pré-processamento ou no modelo?

Monitore métricas de duração por etapa usando Prometheus. Compare os tempos e ataque o maior gargalo primeiro.

Posso usar MinIO como storage para modelos?

Sim. O KServe é compatível com MinIO, desde que o endpoint e as credenciais estejam corretos.

Como garantir alta disponibilidade se uma etapa do pipeline falhar?

Configure probes de liveness/readiness e múltiplas réplicas. O KServe reinicia containers problemáticos automaticamente.

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KServe avançado: deploy, automação e escala de modelos IA abertos

Case: deploy de modelos NLP com pipelines de pré-processamento

Em resumo

Modelos de NLP raramente funcionam bem sem um pipeline de pré-processamento robusto. Usar KServe para orquestrar etapas customizadas de limpeza, tokenização e inferência permite escalar NLP em produção, mas exige atenção à latência, disponibilidade e métricas específicas.

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