São Paulo — InkDesign News — Um novo estudo explora arquiteturas de modelos de machine learning, focando na simplificação do desenvolvimento de aplicações web que integram inteligência artificial. O artigo ilustra como arquiteturas complexas podem ser reduzidas, mantendo a eficiência.
Arquitetura de modelo
O autor descreve várias etapas de simplificação da arquitetura inicial, partindo de uma configuração altamente complexa utilizando ferramentas populares como MERN, LangChain e FastAPI. A arquitetura começa com uma aplicação que permite upload e interação com documentos.
“Quão simples podemos fazer um aplicativo web com integração de IA?”
(“How simple can we make a web application with AI integration?”)— Autor, Pesquisador
Inicialmente, a complexidade era alta, necessitando de múltiplos serviços e comunicação via HTTP. Os desenvolvedores eram aconselhados a considerar uma arquitetura monolítica e posteriormente experimentar a implementação de uma base de dados local com SQLite. Isso permitiu que os dados e a aplicação fossem geridos em uma única instância.
Treinamento e otimização
Uma vez que a simplificação foi alcançada, o foco virou-se para a otimização das métricas. Com a adoção do SQLite, foi possível eliminar a sobrecarga de chamadas de API, facilitando o treinamento e a integração de novos recursos na aplicação, que opera agora em um ambiente menos fragmentado e mais responsivo.
“A simplicidade pode ser uma poderosa aliada na velocidade de desenvolvimento e na manutenção.”
(“Simplicity can be a powerful ally in development speed and maintenance.”)— Autor, Pesquisador
Resultados e métricas
Com a nova estrutura simplificada, a aplicação demonstrou uma melhoria significativa no tempo de resposta e na facilidade de implementação de novas funcionalidades. A performance do sistema, mesmo sob um cenário de alta demanda, mostrou-se favorável, justificando o uso de uma arquitetura minimamente invasiva.
A migração para SQLite, embora considerada inicialmente uma prática ideal para MVPs, tem ganhado terreno como uma opção viável em ambientes de produção com as adaptações corretas.
Conforme a pesquisa avança, os próximos passos incluem integrar algoritmos mais sofisticados e explorar como arquiteturas monolíticas podem se transformar em soluções escaláveis sem a necessidade de complicar a estrutura existente. A adoção de práticas simplificadas em machine learning pode acelerar o tempo para insights relevantes e decisões informadas.
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Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
