𝗣𝗹𝗮𝘁𝗮𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮 𝗱𝗲 𝗔𝗹𝘁𝗼 𝗗𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗲𝗻𝗵𝗼 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝗣𝗲𝘀𝗾𝘂𝗶𝘀𝗮 𝗲𝗺 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴ê𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹

Hoje, recebemos nossa 𝗣𝗹𝗮𝘁𝗮𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮 𝗱𝗲 𝗔𝗹𝘁𝗼 𝗗𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗲𝗻𝗵𝗼 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝗣𝗲𝘀𝗾𝘂𝗶𝘀𝗮 𝗲𝗺 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴ê𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹, um equipamento da Shock que nos permitirá treinar modelos ainda mais complexos diretamente em nossa infraestrutura local. Embora a 𝗻𝘂𝘃𝗲𝗺 seja a solução ideal para testes em larga escala e produção, os custos podem se tornar significativamente elevados em alguns cenários de teste. Com esta nova estação, contaremos com 𝟳𝟮 𝗖𝗣𝗨𝘀, 𝟱𝟰𝟬 𝗚𝗕 𝗱𝗲 𝗺𝗲𝗺ó𝗿𝗶𝗮 𝗥𝗔𝗠, 𝟰 𝗧𝗕 𝗱𝗲 𝗮𝗿𝗺𝗮𝘇𝗲𝗻𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼, além de 𝟰 𝗚𝗣𝗨𝘀 𝗡𝗩𝗶𝗱𝗶𝗮 𝗰𝗼𝗺 𝟲𝟰 𝗚𝗕 𝗱𝗲 𝗺𝗲𝗺ó𝗿𝗶𝗮, otimizadas para processamento 𝗖𝗨𝗗𝗔, garantindo maior eficiência e controle nos experimentos com Inteligência Artificial.

Utilizar ambientes de 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 para treinar modelos de inteligência artificial pode ser uma boa escolha, já que você 𝗽𝗮𝗴𝗮 𝗮𝗽𝗲𝗻𝗮𝘀 𝗽𝗲𝗹𝗼 𝘁𝗲𝗺𝗽𝗼 𝗱𝗲 𝘂𝘀𝗼, o que é ideal para projetos de curta duração ou esporádicos. Além disso, é possível aumentar rapidamente a capacidade de processamento sem a necessidade de adquirir hardware caro. No entanto, os custos podem se tornar 𝗲𝗹𝗲𝘃𝗮𝗱𝗼𝘀 𝗾𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗼 𝘂𝘀𝗼 é 𝗽𝗿𝗼𝗹𝗼𝗻𝗴𝗮𝗱𝗼, especialmente ao utilizar recursos avançados, como GPUs. Isso ocorre porque, na nuvem, o pagamento é contínuo conforme o uso desses recursos, o que pode se acumular e, no longo prazo, tornar-se mais caro do que manter uma infraestrutura própria para uso constante. Dessa forma, realizar testes contínuos em Cloud pode inviabilizar sua fase de projeto e desenvolvimento.

Além disso, quando você precisa utilizar 𝗚𝗣𝗨𝘀 na nuvem, geralmente é necessário 𝘀𝗼𝗹𝗶𝗰𝗶𝘁𝗮𝗿 𝗲𝘅𝗽𝗹𝗶𝗰𝗶𝘁𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 esse recurso e justificar sua utilização. Isso pode envolver explicar o impacto que o uso de GPUs terá no seu projeto, tornando o processo um pouco mais burocrático em comparação com o ambiente local, onde as GPUs estão disponíveis imediatamente.

Por outro lado, usar um 𝗮𝗺𝗯𝗶𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗹𝗼𝗰𝗮𝗹 oferece vantagens importantes. Você tem controle total sobre o hardware, o que significa que pode ajustar a configuração da máquina conforme as necessidades específicas do seu projeto, otimizando o desempenho. Além disso, os 𝗰𝘂𝘀𝘁𝗼𝘀 𝘀ã𝗼 𝗺𝗮𝗶𝘀 𝗽𝗿𝗲𝘃𝗶𝘀í𝘃𝗲𝗶𝘀. Embora o investimento inicial em GPUs e outros componentes possa ser alto, você não terá que pagar taxas recorrentes, o que é ideal para projetos que exigem longos períodos de treinamento.

Entretanto, há algumas desvantagens. O custo inicial para adquirir hardware potente pode ser elevado e, com o tempo, pode ser necessário manter ou atualizar esses equipamentos, gerando despesas adicionais. A escalabilidade também é limitada; se o hardware não for suficiente, será necessário adquirir mais, o que pode ser demorado e caro. Além disso, toda a manutenção e suporte técnico ficam por sua conta, exigindo conhecimento especializado.

Em resumo,

𝗤𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝘂𝘀𝗮𝗿 𝗰𝗹𝗼𝘂𝗱:

Projetos curtos ou intermitentes e produção.
Necessidade de escalabilidade rápida.
Acesso fácil a hardware de alto desempenho.
Colaboração remota e compartilhamento de recursos.

𝗤𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝘂𝘀𝗮𝗿 𝗹𝗼𝗰𝗮𝗹:

Projetos contínuos de longa duração, testes e maturação de modelos.
Preocupações com privacidade e segurança de dados.
Necessidade de controle total sobre o ambiente de hardware.
Evitar custos recorrentes em treinamentos extensos.