Cost Optimization
Categoria
MLOps é Infraestrutura
Cost Optimization em IA é o conjunto de estratégias para reduzir custos de infraestrutura é operação de modelos sem comprometer a qualidade. Inclui escolha de hardware, otimização de modelos, auto-scaling inteligente é gestão eficiente de recursos cloud.
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MLOps é Infraestrutura
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O que é Cost Optimization
Cost Optimization em IA é a prática de maximizar o valor entregue por cada real investido em infraestrutura é operação de modelos de inteligência artificial. Com custos de GPU é APIs de LLM podendo ser significativos, a otimização de custos é essêncial para a sustentabilidade de projetos de IA.
Estratégias:
- Modelo: quantizacao, pruning, distillation para modelos menores
- Infraestrutura: spot instances, reserved capacity, auto-scaling
- Caching: cache de predições frequentes
- Batching: agrupar requisicoes para processamento eficiente
- Selecao de modelo: usar modelo mais simples quando possível
Metricas de custo:
- Custo por predição
- Custo por usuario ativo
- Custo por mil tokens (LLMs)
- Custo total de propriedade (TCO)
A Trilion implementa estratégias de otimização de custos de IA desde o design da solução, garantindo que projetos sejam economicamente viaveis é sustentaveis a longo prazo.
