Posso usar serverless e GPU juntos?

Sim, desde que o cluster tenha GPU disponível e Knative instalado.

O KServe distribui um único modelo entre várias GPUs automaticamente?

Não. Isso depende do backend, como Triton ou Ray, e não é nativo do KServe.

Como reduzir o tempo de cold start?

Use storage rápido e otimize o tamanho do modelo. Prefira formatos otimizados (ex: TorchScript, ONNX).

O KServe suporta autoscaling baseado em métricas customizadas?

Ainda não nativamente. O roadmap prevê suporte futuro.

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

Modelos serverless, GPU e inferência distribuída no KServe

Em resumo

O 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.

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