Aprenda a construir gateways de IA robustos para integrar múltiplos modelos em produção, garantindo alta disponibilidade e eficiência. Domine técnicas de orquestração, fallback e otimização para sistemas escaláveis.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de software, arquitetos de sistemas, DevOps e profissionais de MLOps que trabalham com integração de modelos de IA em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar gateways de IA para orquestrar modelos, garantir resiliência e otimizar latência em sistemas distribuídos
9 módulos · 12h · certificado ao final
- Entendendo a necessidade de gateways para serviços de IA
- Comparando soluções: API Gateway vs. Service Mesh vs. Gateway de IA dedicado
- Projetando a arquitetura de um gateway de IA resiliente
- Implementando fallback multiprovider com LLMs em Python
- Otimizando latência com caching e pré-processamento de requisições
- Configurando monitoramento e logging para gateways de IA
- Escalando gateways com Kubernetes e auto-scaling
- Garantindo segurança: autenticação, rate limiting e privacidade de dados
- Projeto Final: Construindo um gateway de IA escalável para um chatbot corporativo
Projeto Final
Um gateway de IA funcional, implantado em Kubernetes, capaz de orquestrar chamadas a pelo menos dois provedores de LLMs (ex: OpenAI e Hugging Face), com fallback automático, monitoramento e otimização de custo/latência