sagemaker
10 conteúdos publicados sobre este assunto.
Artigos· 7
IA & AgentesMigrando para Git Nativo no SageMaker Unified StudioO SageMaker Unified Studio substituiu o modelo de sync automático por controle de versão Git flexível e granular, cobrindo Query Editor, Visual ETL, Workflows e Notebooks numa experiência unificada. Para equipes em ambientes regulados, essa mudança não é cosmética — ela redefine auditabilidade, rastreabilidade de artefatos e o modelo de governança de código analítico. Neste artigo, percorro a jornada de migração, os riscos reais e as decisões de arquitetura que fazem a diferença em produção.Abrir IA & AgentesSageMaker Unified Studio + Terraform: IaC para Plataformas de IA FinanceirasO suporte oficial ao Terraform para o SageMaker Unified Studio, lançado em julho de 2026, fecha uma lacuna crítica para equipes de plataforma que operam em ambientes financeiros regulados: a capacidade de versionar, auditar e promover domínios de IA/dados com o mesmo rigor aplicado a qualquer outro recurso de infraestrutura. Este briefing analisa o que muda na prática, onde estão os riscos reais e como posicionar essa capacidade dentro de uma estratégia de Internal Developer Platform.Abrir IA & AgentesSageMaker Unified Studio + Terraform: Retro de Incidente em IaC para IAA ausência de infraestrutura-como-código reproduzível para plataformas de IA unificadas não é um problema de conveniência — é um vetor de incidentes de governança, drift de configuração e falhas de auditoria em ambientes financeiros. O suporte ao Terraform no Amazon SageMaker Unified Studio, lançado em julho de 2026, fecha uma lacuna crítica que eu vi causar incidentes reais em múltiplos clientes enterprise. Esta retro analisa o padrão de falha, a linha do tempo típica e as mudanças de resiliência que devem seguir.Abrir IA & AgentesSageMaker Unified Studio via Terraform: Migrando para IaC em Ambientes FinanceirosO suporte a Terraform no Amazon SageMaker Unified Studio, anunciado em julho de 2026, fecha uma lacuna crítica para plataformas de dados em ambientes regulados: domínios de ML que antes exigiam ClickOps ou automação frágil via SDK agora podem ser versionados, revisados e promovidos como qualquer outro recurso de infraestrutura. Neste artigo, analiso a jornada de migração de um estado inicial baseado em console para um pipeline IaC completo, com atenção especial às armadilhas de IAM, governança de blueprints e observabilidade operacional que fazem a diferença em ambientes financeiros.Abrir IA & AgentesIaC para Plataformas de IA: Terraform e SageMaker Unified StudioO suporte oficial ao Terraform para o SageMaker Unified Studio fecha uma lacuna crítica: plataformas de IA agora podem ser provisionadas com o mesmo rigor de IaC que redes e bancos de dados. Neste artigo, disseço o padrão, sua anatomia modular, quando ele resolve o problema certo e quando ele esconde dívida técnica perigosa.Abrir IA & AgentesObservabilidade de LLMs em Produção: Do GPU à Qualidade da RespostaColocar um LLM em produção no SageMaker é a parte fácil. O difícil é saber, em tempo real, se ele está respondendo bem, consumindo GPU de forma eficiente e custando o que você planejou. Este artigo detalha a stack de observabilidade que eu construiria hoje para inferência LLM financeira-grade.Abrir Dados & PlataformasDe Pixels a Planejamento: Plataformas de Dados Geoespaciais em AWSPlataformas de Earth AI estão saindo dos laboratórios de pesquisa e entrando em decisões operacionais reais — de crédito climático a gestão de ativos de infraestrutura. Arquitetar esse pipeline na AWS exige escolhas precisas sobre ingestão de raster/vetor, particionamento geoespacial, latência de inferência e rastreabilidade de dados. Este artigo documenta as decisões que eu tomaria hoje, os antipadrões que já vi em campo e o checklist que você pode executar amanhã.Abrir Architecture Studies· 2
Design Doc / RFCDesign Doc: Observabilidade de LLMs — da GPU à Qualidade de RespostaEste documento propõe uma arquitetura de observabilidade fim a fim para plataformas de inferência LLM rodando em Amazon SageMaker AI e Amazon Bedrock, cobrindo desde métricas de hardware (GPU utilization, memória) até qualidade semântica de resposta, drift de comportamento e custo por tenant. O design integra CloudWatch, Amazon Managed Grafana, rastreamento por prompt e alarmes de regressão automáticos, com separação clara de responsabilidades entre camadas de coleta, armazenamento, avaliação e alerta.Abrir PlaybookPlaybook: Qual Serviço de IA da AWS Usar — A Árvore de DecisãoBedrock, SageMaker, Amazon Q, AgentCore e self-hosted GPU resolvem problemas diferentes — mas o hype faz todo mundo começar pelo Bedrock por default. Este playbook entrega uma árvore de decisão, uma matriz de trade-offs e regras de bolso para você escolher pelo problema, não pelo modismo.Abrir 