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

Configuração avançada de InferenceService: recursos, timeout e batch

Em resumo

Ajustar CPU, memória, storage, timeouts e batching no KServe é essencial para garantir performance, estabilidade e custo sob controle em produção. Esta lição mostra como configurar cada parâmetro crítico do InferenceService, com exemplos reais e boas práticas.

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