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No meu time, o maior problema de usar Docker pra deeploy de modelos é a questão da compatibilidade de hardware, especialmente com GPU. Se não tiver cuidado, a gente acaba tendo problemas de performance ou até falhas na hora de escalar. Já passei por isso, e a dica que dou é validar o ambiente de produção bem antes do rollout.
A minha preocupação é justamente o risco de rollback ou manutenção.
No meu time, a gente prefere rodar esses modelos em ambientes controlados, com hardware dedicado, e usar Docker só pra testes.
Pois é, Docker ajuda na padronização, mas no caso de LLama ou outros modelos de IA com dependências pesadas de hardware, uma configuração errada pode dar problema rápido.
Se o time tivesse que medir uma coisa aqui, seria risco ou documentação
Concordo, Gabriel. Aqui a gente evita usar Docker em ambientes com GPU em produção, justamente por causa do risco de incompatibilidade e das configurações específicas. Acho que pra modelos grandes, o risco de bugs aumenta ainda mais.