O Google Cloud publicou uma postagem no blog discutindo as práticas recomendadas para carregamento de dados para inferência de IA/ML no GKE. Conforme os modelos de IA se tornam mais sofisticados, dados de modelo cada vez maiores são necessários para atendê-los. Carregar os modelos e pesos junto com as estruturas necessárias para atendê-los para inferência pode adicionar segundos ou até minutos de atraso de dimensionamento, impactando os custos e a experiência do usuário final. Este blog explora técnicas para acelerar o carregamento de dados para contêineres de atendimento de inferência e download de modelos + pesos, para que você possa acelerar o tempo geral para carregar sua carga de trabalho de inferência de IA/ML no Google Kubernetes Engine (GKE).