"Run inference at scale"
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Suporta vários modelos, incluindo TensorFlow, PyTorch e Sklearn
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Deploy em grande escala em AWS/GCP/Azure etc. e autoescalonamento baseado em requests
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Integração com sistemas de CI/CD
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Streaming de métricas de desempenho e logs para ferramentas de monitoramento
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Servir vários modelos com eficiência por meio de cache multimodelo
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Suporte a rolling updates sem downtime
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Divisão de tráfego para testes A/B
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