vou construir e implantar APIs de LLM e ML com docker e AWS

Este serviço é ideal se você quiser construir e implantar uma infraestrutura distribuída pronta para startup ou de nível de produção para sua aplicação de ML ou LLM — desde a arquitetura e desenvolvimento iniciais até um sistema de produção totalmente implantado e escalável.

Eu implemento na AWS, GCP e Oracle Cloud de acordo com suas preferências e escolhas de pacote.

Depende do caso de uso do seu projeto. Se você já tem um fluxo de trabalho existente ou modelo de preferência, posso usar esse. Caso contrário, vou recomendar o melhor LLM open-source — como Llama, Mistral, DeepSeek ou Qwen — com base nas suas necessidades de negócio e requisitos de desempenho.

Sim, dependendo do pacote que você escolher. Se selecionar o Setup Avançado, você recebe o serviço de autenticação conforme suas preferências, tipo JWT, OAuth2 etc, no seu aplicativo de produção de IA.

Sim, eu uso os dois. Kubernetes é usado principalmente quando sua aplicação escala rapidamente. Ele ajuda a gerenciar e orquestrar vários containers Docker rodando sua solução de ML, permitindo que o serviço aumente automaticamente a capacidade e lide com o tráfego maior, mantendo confiabilidade e desempenho.

Para implantações avançadas nativas da nuvem, eu uso Go (Golang) porque ele é muito eficiente em gerenciar concorrência e multitarefa. Isso permite que seu servidor processe várias requisições de clientes e consultas de ML inference simultaneamente, entregando alto desempenho, baixa latência e excelente escalabilidade.

Sim! Você vai ter monitoramento com Prometheus e Grafana ajustado para o seu serviço de ML. O pacote Advanced também inclui um painel centralizado para acompanhar desempenho do modelo, latência, throughput, uso de recursos, taxas de erro e a saúde geral do serviço em um só lugar.