Otimização e serviço prático de LLM (Portuguese Edition)

Capítulo 1. Introdução à implementação e otimização de modelos

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Na última década, os sistemas de IA evoluíram de protótipos de pesquisa offline para recursos em tempo real voltados para o usuário, integrados em produtos do dia a dia. Os fluxos de trabalho modernos de IA abrangem todo o ciclo de vida — desde a coleta de dados e o treinamento de modelos até a implantação, o monitoramento e a iteração contínua — e esse ciclo de vida acelerou drasticamente com o surgimento do Deep Learning e dos grandes modelos de linguagem (LLMs). Embora o treinamento de modelos cada vez mais poderosos tenha captado grande parte da atenção, entregar esses modelos de forma confiável e eficiente na produção tornou-se igualmente crítico.

Em sua essência, a prestação de serviços de modelos é um processo que aborda o desafio de tornar os modelos de IA acessíveis a usuários finais, aplicativos e sistemas, trabalhando por meio de APIs, serviços web ou fluxos de trabalho integrados para gerar previsões d es (chamadas de inferências) sobre dados novos e nunca vistos.

Para fazer uma analogia simples, para empresas de todos os tipos — quer elas busquem oferecer recursos de IA aos seus clientes ou melhorar a eficiência operacional — o modelo serving é uma forma de cadeia de suprimentos. Um modelo treinado tem pouco valor comercial, a menos que possa ser entregue aos usuários com as características ...