A arquitetura de IA pode variar bastante. Alguns projetos utilizam APIs de provedores em nuvem, outros executam modelos em servidores próprios e há cenários híbridos. A escolha depende de requisitos técnicos e do negócio.
IA em nuvem
Serviços em nuvem podem oferecer modelos avançados, infraestrutura elástica e APIs prontas. A equipe precisa avaliar custos, limites, localização do processamento e políticas do fornecedor.
IA em infraestrutura própria
Executar modelos localmente pode oferecer maior controle sobre dados e ambiente. Por outro lado, exige hardware adequado, manutenção, atualização de modelos e capacidade de processamento.
Arquitetura híbrida
É possível manter documentos ou sistemas sensíveis internamente e utilizar serviços externos somente para tarefas específicas, desde que o fluxo de dados seja cuidadosamente definido.
Como escolher?
Volume de dados, sensibilidade, latência, custo, capacidade de hardware, requisitos de compliance e necessidade de personalização são critérios relevantes.
Infraestrutura importa
Modelos de IA podem exigir CPU, GPU, memória e armazenamento significativos. Monitoramento e dimensionamento são importantes quando a solução passa a fazer parte da operação.
Conclusão
Não existe uma arquitetura única para todos os projetos. A decisão deve considerar segurança, desempenho, custo, dados e capacidade de operação no longo prazo.
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