Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Kubernetes para ML
Orquestração de contêineres Kubernetes adaptada para cargas de trabalho de machine learning, incluindo o gerenciamento de GPUs, o escalonamento horizontal de treinamentos distribuídos e o deployment automatizado de modelos de inferência.
GPU Clustering
Agregação de múltiplas GPUs em um cluster computacional unificado, permitindo o paralelismo de dados e de modelos para acelerar o treinamento de redes neurais profundas em larga escala.
Distributed Training
Técnica de treinamento de modelos de ML que distribui a carga computacional por vários nós, utilizando estratégias como data parallelism ou model parallelism para reduzir o tempo de convergência.
Resource Pooling
Virtualização e compartilhamento dinâmico de recursos computacionais (CPU, GPU, memória) entre diferentes tarefas de ML, otimizando a utilização e reduzindo os custos de infraestrutura.
Autoscaling ML
Mecanismo de adaptação automática dos recursos computacionais com base nas métricas de carga de trabalho de ML, garantindo performance ideal durante picos de treinamento ou inferência.
Container Orchestration
Automação do deployment, escalonamento e gestão de contêineres de aplicativos de ML, incluindo a descoberta de serviços, o balanceamento de carga e a resiliência a falhas.
Inference Optimization
Conjunto de técnicas (quantização, pruning, destilação) que visam reduzir a latência e o consumo de memória dos modelos durante a fase de inferência em produção.
Real-time Inference
Infraestrutura capaz de fornecer previsões com latência mínima (geralmente <100ms), essencial para aplicações críticas como a detecção de fraudes ou sistemas de recomendação.
Edge Computing ML
Implantação de modelos ML em dispositivos de borda para reduzir latência, preservar a privacidade dos dados e minimizar a dependência da conectividade de rede.
Cloud Native ML
Abordagem arquitetônica explorando serviços nativos de nuvem para o ciclo de vida completo de ML, do treinamento distribuído à implantação sem servidor dos modelos.
Model Versioning Infrastructure
Sistema de gerenciamento de versões de modelos ML com rastreamento de artefatos, metadados de treinamento e capacidades de rollback para garantir rastreabilidade e reprodutibilidade.
Load Balancing ML
Distribuição inteligente de requisições de inferência entre múltiplas instâncias de modelos, baseada na carga de CPU/GPU e complexidade das previsões para otimizar tempos de resposta.
Cluster Management
Supervisão e administração de conjuntos de nós computacionais para ML, incluindo provisionamento, monitoramento e manutenção de clusters de treinamento e inferência.
Spot Instance Management
Estratégia de uso de instâncias spot de nuvem de baixo custo para trabalhos ML não críticos, com mecanismos de checkpoint e migração para gerenciar interrupções.
GPU Scheduling
Alocação e agendamento otimizado de tarefas ML nos recursos GPU disponíveis, maximizando o throughput enquanto respeita prioridades e restrições dos trabalhos.
Multi-Cloud ML Deployment
Estratégia de implantação de modelos ML em múltiplos provedores de nuvem para redundância, otimização de custos e conformidade regulatória de dados.
Serverless ML
Arquitetura ML sem gerenciamento explícito de servidores, onde a infraestrutura se adapta automaticamente à carga, cobrada apenas pelo uso real dos recursos.
Infraestrutura como Código para ML
Automação do provisionamento e configuração da infraestrutura ML através de código declarativo, garantindo reprodutibilidade e gerenciamento versionado dos ambientes.