IA em produção: o que precisa existir além do modelo

Defina os requisitos do produto

Antes de escolher uma GPU, defina o fluxo do usuário. Uma conversa interativa, um lote de documentos e uma transcrição ao vivo exigem limites diferentes de espera, concorrência e recuperação.

O diagnóstico identifica os modelos, a distribuição de tamanho das entradas, o volume por horário e a meta de latência. Esses dados orientam a carga de teste e os critérios de aceite.

Organize a integração da inferência

• API com acesso por cliente, limites de entrada e controle de concorrência.
• Fila limitada para trabalho assíncrono, com repetição segura e cancelamento.
• Dados e segredos protegidos nos logs; cada serviço recebe apenas o acesso necessário.
• Versão do modelo, imagem e configuração identificadas em cada implantação.

Monitore a operação e os resultados

Um serviço pode responder às verificações de disponibilidade enquanto sua fila permanece bloqueada. Acompanhe espera, latência, erros, memória da GPU e entrega de resultados. Distinga falhas do provedor, da inferência e da integração.

Alertas precisam de responsáveis e ações definidos. O monitoramento deve incluir procedimentos de resposta, além dos indicadores no painel.

Valide os procedimentos de recuperação

Documente como retornar à versão anterior, retomar uma fila e restaurar os dados necessários. Teste a restauração: a existência de um backup não comprova que o produto pode voltar a operar.

A consultoria segue o escopo acordado de implantação e operação. Capacidade, disponibilidade e cobertura de acompanhamento são definidas na proposta, a partir das necessidades do produto.