Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

Modelos que rodam apenas no computador do desenvolvedor não geram valor de negócio. A disciplina de MLOps e LLMOps une machine learning com práticas consagradas de DevOps: automação de esteiras de teste, conteinerização, versionamento de artefatos e monitoramento contínuo de deriva de dados (data drift).

1. A Pilha Moderna de MLOps / LLMOps

Componentes de sustentação de IA em produção contínua:

• APIs de Baixa Latência com FastAPI: Construção de endpoints assíncronos com validação estrita de tipos via Pydantic;
• Conteinerização com Docker: Empacotamento de dependências, interpretador e artefatos de modelo em imagens leves e reproduzíveis;
• Versionamento de Dados e Modelos com DVC e MLflow: Rastreamento de métricas de treino, parâmetros e registro central de versões de modelos (Model Registry);
• Observabilidade e Deriva (Data Drift): Monitoramento contínuo com ferramentas como Evidently AI para detectar quando a distribuição dos dados do mundo real se desvia dos dados de treino.

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