Posso servir um modelo IA só com Docker e Kubernetes?

Tecnicamente sim, mas você perde monitoramento, versionamento e rollback específicos de IA. Ferramentas como KServe resolvem esses pontos.

Rollback de modelo é igual rollback de microserviço?

Não. Rollback de modelo envolve artefato, dependências e ambiente. Rollback incompleto pode causar falhas silenciosas.

Como monitorar se o modelo está degradando?

Implemente métricas de acurácia e drift no pipeline de serving. Use Prometheus para alertar sobre desvios.

Por que o cold start é tão lento em modelos IA?

Modelos grandes exigem carregamento pesado em memória e inicialização de frameworks como TensorFlow ou PyTorch.

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

Por que serving de IA não é só um container exposto

Em resumo

Servir modelos de IA em produção exige mais do que simplesmente expor um container. O ciclo de vida, versionamento, rollback, performance e latência de modelos trazem desafios que não existem em microserviços tradicionais.

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