Célula de Ensino evolução que gera resultados
Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

1. Circunstância (O Desafio no Mundo Real)

<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> Reduzir em até 75% o custo de servidores/GPUs e a latência de inferência comprimindo redes neurais profundas sem perda significativa de qualidade.</p>

2. Fundamentos & Conceito Central (Estudos)

Célula 05: Otimização de Inferência e FinOps para IA: Quantização (FP16/INT8/INT4), Pruning (Poda de Pesos), Knowledge Distillation e ONNX/TensorRT

Objetivo de Aprendizagem: Reduzir em até 75% o custo de servidores/GPUs e a latência de inferência comprimindo redes neurais profundas sem perda significativa de qualidade.

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em MLOps, Governança Internacional de IA (ISO 42001 & EU AI Act), XAI e ROI, o domínio de 'Otimização de Inferência e FinOps para IA: Quantização (FP16/INT8/INT4), Pruning (Poda de Pesos), Knowledge Distillation e ONNX/TensorRT' conecta diretamente as demandas reais do mercado brasileiro aos referenciais internacionais da ONU, Agenda Pós-2030 e melhores práticas globais. O objetivo central desta etapa é: Reduzir em até 75% o custo de servidores/GPUs e a latência de inferência comprimindo redes neurais profundas sem perda signific...

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