O campo de Machine Learning Operations (MLOps) visa a integração contínua, entrega e automação de processos de machine learning. Kubernetes tem se destacado como uma plataforma eficiente para orquestrar infraestruturas complexas devido à sua capacidade de gerenciamento automatizado de contêineres.

A necessidade de escalar e gerenciar eficientemente modelos de machine learning em produção requer uma infraestrutura robusta e flexível. Kubernetes oferece uma solução poderosa para enfrentar esses desafios, permitindo a automatização e a escalabilidade das operações de machine learning.

Desenvolver e implementar uma infraestrutura orquestrada por Kubernetes para suportar operações de machine learning, otimizando o fluxo de trabalho de MLOps.

Objetivos Específicos:

• Estudar a arquitetura e os componentes do Kubernetes relevantes para MLOps.
• Implementar um pipeline de MLOps usando Kubernetes.
• Integrar ferramentas de machine learning, como TensorFlow e PyTorch, com Kubernetes.
• Avaliar o desempenho e a escalabilidade da solução implementada.
• Documentar todo o processo e os resultados obtidos.