AI, LLMs, and applied ML.
Notas de campo de um engenheiro sênior sobre IA, LLMs, agentes e aprendizado de máquina aplicado por Ercan Ermis.
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One Door to the Models, Parte 2: Terraform, Bicep ou ARM
Bicep não tem state file e não toca o Entra ID. A Parte 2 escolhe a camada de IaC do gateway e o default de versão de modelo que atualiza a produção.
One Door to the Models, Parte 1: O Caso a Favor de um Gateway Central de LLM
Uma empresa roda cinco apps de GenAI e não sabe o custo de cada um. Parte 1: o cenário, construir ou comprar no Azure, e o gateway que a série constrói.
Agents on Call, Parte 8. Produção: Observabilidade, Evals e o Dia em que Ela Mente
Traces OTEL no CloudWatch, invocation logging do Bedrock em S3, um harness de evals com golden set de incidentes e o dia em que a triagem mentiu confiante.
Kiro Depois do Hype: O Que os IDEs de IA Realmente Mudaram
Oito meses após o GA do Kiro, a spec sobreviveu e o IDE, em boa parte, não. O que de fato mudou é onde a revisão acontece, não quem escreve o código.
Por Que Seu Piloto de IA Morreu no Procurement
A maioria dos pilotos de IA não falha na acurácia. Empacam na revisão de segurança e nos contratos de dados, porque ninguém agendou as doze semanas seguintes.
Rastreamento de Custo do Bedrock por Aplicação com Inference Profiles
Inference profiles colocam tags de custo nas chamadas do Bedrock, transformando uma fatura única em linhas por time. O design das tags é a parte difícil.
Agents on Call, Parte 7. Dimensionamento: A Matemática de Tokens que Ninguém Faz Antes
O dimensionamento que ninguém calcula antes: tokens por incidente, tetos de quota, quando provisioned throughput se paga e a conta mensal da plataforma.
AI Act da UE, 2 de Agosto: O Prazo Que Não Mudou
O Digital Omnibus adiou os prazos de alto risco para 2027 e 2028. A transparência do Artigo 50 segue valendo em 2 de agosto de 2026, o prazo que pega a maioria.
SageMaker vs Bedrock: Uma Decisão Organizacional, Não Técnica
A escolha entre SageMaker e Bedrock é, na verdade, sobre se sua organização tem um time dono de modelos. Escolha pela topologia que você tem, não a do slide.
Injeção de Prompt via Seus Próprios Documentos: A Superfície de Ataque do RAG
Sua base de conhecimento é entrada não confiável. A recuperação entrega texto de atacantes ao modelo, então o controle que compensa é escanear na ingestão.
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