As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Estratégias de implementação para IA sem servidor À medida que as organizações mudam da experimentação para a produção, a implementação bem-sucedida das cargas de trabalho de IA depende da escolha de modelos e serviços. Além disso, a disciplina operacional, a consistência arquitetônica e a capacitação do desenvolvedor são fundamentais para o sucesso. Embora a IA sem servidor abstraia a complexidade da infraestrutura, ela aumenta a necessidade de práticas bem definidas em áreas como implantação, governança, testes e gerenciamento de custos. Diferentemente dos sistemas monolíticos tradicionais ou dos pipelines de aprendizado de máquina (ML) em lote, as arquiteturas de IA sem servidor são: + Orientados por eventos, pois reagem ao comportamento do usuário ou ao estado do sistema + Composto por serviços fracamente acoplados, como AWS Lambda Amazon Bedrock e AWS Step Functions + Integrado com modelos autônomos, como modelos de fundação (FMs) ou agentes + Sujeito à evolução contínua, como quando solicitações, ferramentas e modelos são atualizados Essas propriedades exigem um conjunto diferente de estratégias de implementação para garantir confiabilidade, confiança e economia em grande escala. Esta seção fornece as melhores práticas prescritivas que se aplicam a todo o ciclo de vida do sistema generativo de IA, incluindo: + [Infraestrutura como código](infrastructure-as-code.md)ajuda a garantir que a infraestrutura em nuvem seja reproduzível, segura e com controle de versão. + [Gerenciamento do ciclo de vida rápido, do agente e do modelo](prompt-agent-and-model.md)trata configurações de IA como controladas por código, testadas e observáveis. + [Testes e validação](testing-and-validation.md)estende as práticas de teste para incluir qualidade imediata, contratos de produção e cobertura de comportamento. + [Observabilidade e monitoramento](observability-and-monitoring.md)captura telemetria específica de IA e alinha a observabilidade sem servidor aos fluxos de trabalho do modelo de linguagem grande (LLM). + [Segurança e governança](security-and-governance.md)implementa grades de proteção, registro e controles de acesso para sistemas baseados em IA e orientados a eventos. + [CI/CD e automação para IA sem servidor](cicd-and-automation.md)fornece atualizações consistentes para solicitações, agentes e infraestrutura com o mínimo de sobrecarga humana. + [Otimização de custos](cost-optimization.md)as estratégias alinham a seleção de modelos, os padrões de execução e o controle de tokens às metas de negócios. Ao aplicar essas melhores práticas, as empresas podem ir além proof-of-concepts e adotar aplicativos de nuvem nativos de IA que sejam escaláveis, seguros, explicáveis e econômicos. Eles podem criar aplicativos com confiança com ofertas AWS sem servidor e os modelos básicos disponíveis no Amazon Bedrock.