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Estado da arte
Descubra tendências e recursos avançados do KServe e do serving de IA.
- 01Modelos serverless, GPU e inferência distribuída no KServeO KServe permite servir modelos de IA de forma elástica, aproveitando recursos como serverless com Knative, uso de GPU e inferência distribuída. Entender essas opções é essencial para escalar aplicações de IA em produção, mantendo eficiência e custos sob controle.
- 02Rumo ao MLOps completo: integração de KServe com pipelines de MLKServe é peça central para o ciclo de vida de modelos IA em produção. Integrado a pipelines de ML, permite automação, observabilidade e governança ponta a ponta, seguindo tendências do open source.
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