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Netflix compartilhou sua experiência na implementação de uma plataforma interna para inferência de modelos de linguagem grandes, usando Triton e vLLM. O que chama atenção é a diversidade de tamanhos de modelos e a necessidade de hardware cada vez mais potente.
Isso pesa bastante na hora de escalar, concordo. A compatibilidade entre diferentes tamanhos de modelos e hardware é um ponto que nunca se resolve fácil. Acho que muitas equipes subestimam o impacto disso na operação.
Exato, Patricia. Pra mim o segredo está em testar bem o impacto de cada mudança, principalmente na parte de hardware. Senão, o custo vira um monstro que ninguém controla depois.
No meu time, a gente tenta limitar o uso de modelos gigantes só pra casos essenciais. Senão, o custo operacional fica insustentável. A infraestrutura precisa de uma atenção especial mesmo.
aham