Exploração de IA em Cloud (AWS, Google Cloud e Azure)
A exploração das ferramentas de IA em cloud evidencia como os principais provedores — AWS, Google Cloud e Azure — oferecem soluções robustas, escaláveis e integradas para desenvolvimento de aplicações baseadas em inteligência artificial.
1. Identificação dos serviços de IA
Ao acessar os consoles das plataformas, foi possível identificar os principais serviços:
AWS
- Bedrock: plataforma de IA como serviço com acesso a modelos de base (LLMs) de diferentes provedores, permitindo integração via APIs.
- SageMaker: ambiente completo para desenvolvimento, treinamento e deploy de modelos de Machine Learning.
Google Cloud
- Vertex AI: plataforma unificada que permite criação de pipelines de ML, uso de modelos pré-treinados (como Gemini) e desenvolvimento de agentes de IA.
- Suporte a AutoML e integração com dados e analytics.
Azure
- AI Foundry / Azure AI Studio: ambiente para construção de aplicações com IA generativa e agentes.
- Machine Learning Studio: ferramenta para criação de modelos com abordagem low-code e integração com o ecossistema Microsoft.
2. Funcionalidades e integrações
Os serviços apresentam funcionalidades comuns:
- Criação de pipelines de IA
- Uso de modelos pré-treinados (LLMs)
- Integração via APIs e endpoints
- Suporte a arquiteturas modernas (RAG, agentes de IA)
- Opções serverless para implantação
Essas plataformas facilitam a construção de soluções sem necessidade de infraestrutura própria.
3. Configuração e uso de créditos
Durante o cadastro:
As plataformas oferecem créditos gratuitos iniciais (ex: Google Cloud ~$300).
Foi possível configurar:
- Orçamentos e alertas de custo
Limites de uso
Monitoramento de consumo
Essa prática é essencial para evitar custos inesperados.
4. Exploração prática
Na exploração inicial:
Foram testadas interfaces para criação de modelos
Avaliada a facilidade de uso de APIs
Identificada a possibilidade de prototipagem rápida com IA generativa
