Pipelines de ML offline vs. online: a chave para escalar a IA

Este artigo destaca a diferença crucial entre pipelines de aprendizado de máquina offline e online na construção de sistemas de IA escaláveis. Pipelines offline lidam com processamento em lote, como coleta de dados, ETL e treinamento de modelos, enquanto pipelines online fornecem previsões em tempo real ou quase em tempo real para os usuários. O artigo enfatiza a importância da separação desses pipelines e usa um pipeline de recursos para ajuste fino de um SLM de resumo como exemplo. Ele explica como construir um processo de geração de conjunto de dados reprodutível, rastreável e escalável usando frameworks MLOps como ZenML. Esse processo extrai dados do MongoDB, os processa em vários estágios e, finalmente, os publica no Hugging Face. Compreender essa separação é crucial para construir sistemas de IA robustos em nível de produção.