Como sei quanto de CPU e memória um modelo realmente precisa?

Faça testes de carga reais com o modelo e monitore o consumo usando 'kubectl top pod' ou Prometheus.

Posso usar storage local em vez de MinIO?

Storage local só é viável para testes ou ambientes não distribuídos; em produção, prefira MinIO ou outro storage distribuído compatível com S3.

O que acontece se requests e limits forem iguais?

O pod terá reserva garantida e não poderá consumir além do limite, reduzindo risco de OOMKilled, mas pode limitar o desempenho em picos.

Como evitar que o autoscaling cause falta de recursos?

Planeje a capacidade do cluster para suportar o máximo de réplicas definido no HPA e monitore o uso real.

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

Planejamento de recursos: CPU, memória e storage para IA

Em resumo

Dimensionar CPU, memória e storage é essencial para garantir performance e estabilidade em inferência de IA com KServe. Cada framework de IA tem perfil de consumo distinto, e o uso de MinIO, cotas Kubernetes e autoscaling impacta diretamente o planejamento.

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