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

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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