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#159 - Machine Learning e o case da PIER
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Sejam muito bem-vindos ao episódio 159 do Kubicast! Quem esteve com a gente dessa foram o Caio Dallaqua e o Gabriel Guarisa que são do time de Machine Learning da PIER Seguradora e a conversa foi simplesmente imperdível. Neste episódio, falamos de Kubernetes, Machine Learning e como essas duas áreas tão poderosas podem trabalhar juntas para transformar o jeito como desenvolvemos e implantamos soluções.
Logo de cara, nosso host favorito, trouxe aquele clima leve que vocês já conhecem. E a discussão pegou fogo: como Kubernetes pode ajudar times de Machine Learning a ganharem mais produtividade e segurança? Spoiler: automação e escalabilidade são palavras-chave aqui.
Destaques do Episódio
- A magia da escalabilidade: Discutimos como o Kubernetes permite rodar workloads de Machine Learning com extrema eficiência. Seja treinando modelos gigantes ou gerenciando clusters de GPUs, o Kubernetes é o alicerce que torna tudo isso possível.
- Dev e Ops juntos para ML: Quem disse que Data Scientists não precisam entender de infraestrutura? Falamos sobre como times de DevOps podem ajudar cientistas de dados a configurarem pipelines robustos e seguros.
- "Zero downtime para suas predições": Uma frase de impacto que resume o valor de usar Kubernetes para servir modelos de Machine Learning. Afinal, ninguém quer perder uma predição em produção por causa de downtime, não é?
- Segurança acima de tudo: Abordamos também a importância de manter imagens de containers seguras, garantindo que os clusters sejam resilientes contra vulnerabilidades e ataques.
Recomendações e Ferramentas Citadas
- Kubeflow: Um dos grandes aliados na automação e padronização de pipelines de Machine Learning em Kubernetes.
- Prometheus e Grafana: Monitorar modelos e infraestrutura é essencial, e essas ferramentas nunca decepcionam.
- Dicas de produtividade: Nosso convidado deixou um ponto importante: invista tempo em aprender sobre GitOps e como ele pode facilitar o gerenciamento de configurações em escala.
- Computadores Analógicos: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/unlocking-the-future-of-computing-the-analog-iterative-machines-lightning-fast-approach-to-optimization/
- Como a openAI escala seu Kubernetes: https://openai.com/index/scaling-kubernetes-to-7500-nodes/
Se você trabalha com Kubernetes ou está curioso sobre como integrar Machine Learning ao seu fluxo de trabalho, esse episódio é um prato cheio. Além disso, as reflexões sobre segurança e boas práticas em ambientes de produção são aplicações práticas para qualquer profissional da área.
Não deixe de conferir! Estamos sempre abertos a ouvir a opinião de vocês, então depois que assistir, comenta lá no LinkedIn ou nas nossas redes sociais o que você achou!
Ouça em sua plataforma de áudio preferida e no Spotify também! Até a próxima!
O Kubicast é uma produção da Getup, empresa especialista em Kubernetes e projetos open source para Kubernetes. Os episódios do podcast estão nas principais plataformas de áudio digital e no YouTube.com/@getupcloud.
179 حلقات
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Sejam muito bem-vindos ao episódio 159 do Kubicast! Quem esteve com a gente dessa foram o Caio Dallaqua e o Gabriel Guarisa que são do time de Machine Learning da PIER Seguradora e a conversa foi simplesmente imperdível. Neste episódio, falamos de Kubernetes, Machine Learning e como essas duas áreas tão poderosas podem trabalhar juntas para transformar o jeito como desenvolvemos e implantamos soluções.
Logo de cara, nosso host favorito, trouxe aquele clima leve que vocês já conhecem. E a discussão pegou fogo: como Kubernetes pode ajudar times de Machine Learning a ganharem mais produtividade e segurança? Spoiler: automação e escalabilidade são palavras-chave aqui.
Destaques do Episódio
- A magia da escalabilidade: Discutimos como o Kubernetes permite rodar workloads de Machine Learning com extrema eficiência. Seja treinando modelos gigantes ou gerenciando clusters de GPUs, o Kubernetes é o alicerce que torna tudo isso possível.
- Dev e Ops juntos para ML: Quem disse que Data Scientists não precisam entender de infraestrutura? Falamos sobre como times de DevOps podem ajudar cientistas de dados a configurarem pipelines robustos e seguros.
- "Zero downtime para suas predições": Uma frase de impacto que resume o valor de usar Kubernetes para servir modelos de Machine Learning. Afinal, ninguém quer perder uma predição em produção por causa de downtime, não é?
- Segurança acima de tudo: Abordamos também a importância de manter imagens de containers seguras, garantindo que os clusters sejam resilientes contra vulnerabilidades e ataques.
Recomendações e Ferramentas Citadas
- Kubeflow: Um dos grandes aliados na automação e padronização de pipelines de Machine Learning em Kubernetes.
- Prometheus e Grafana: Monitorar modelos e infraestrutura é essencial, e essas ferramentas nunca decepcionam.
- Dicas de produtividade: Nosso convidado deixou um ponto importante: invista tempo em aprender sobre GitOps e como ele pode facilitar o gerenciamento de configurações em escala.
- Computadores Analógicos: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/unlocking-the-future-of-computing-the-analog-iterative-machines-lightning-fast-approach-to-optimization/
- Como a openAI escala seu Kubernetes: https://openai.com/index/scaling-kubernetes-to-7500-nodes/
Se você trabalha com Kubernetes ou está curioso sobre como integrar Machine Learning ao seu fluxo de trabalho, esse episódio é um prato cheio. Além disso, as reflexões sobre segurança e boas práticas em ambientes de produção são aplicações práticas para qualquer profissional da área.
Não deixe de conferir! Estamos sempre abertos a ouvir a opinião de vocês, então depois que assistir, comenta lá no LinkedIn ou nas nossas redes sociais o que você achou!
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