Treinar modelos de machine learning em escala exige ambientes altamente especializados. O consumo de CPU e GPU aumenta significativamente em workloads de treinamento. Por isso, ambientes em nuvem oferecem vantagens como escalabilidade, elasticidade e modelos sob demanda.
A preparação começa pela escolha correta da instância. Workloads de treinamento exigem GPUs de alta potência, enquanto inferências em produção podem ser executadas em instâncias otimizadas para latência.
Armazenamento também desempenha papel importante. Dados precisam ser acessados com baixa latência para não se tornarem gargalo. Soluções distribuídas e caches locais ajudam a aumentar desempenho.
Pipelines de machine learning automatizados reduzem tempo entre experimentação e implantação. Ferramentas como Kubeflow e MLflow padronizam operações e garantem rastreabilidade.
A observabilidade deve abranger métricas de uso de GPU, tempo de treinamento, erros de inferência e consumo de rede. Dessa forma, ajustes contínuos melhoram eficiência e reduzem custos.