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# Visão geral

O produto de contêiner elástico de GPU projetado especificamente para **inferência de IA**. Você só precisa especificar o endereço da imagem do contêiner e fazer pequenas configurações de acordo com seus cenários de negócio para implantar rapidamente um serviço de inferência de IA.

## Recursos

* Com a capacidade de **escalonamento elástico**, ele aumenta automaticamente a escala durante picos de tráfego do negócio e reduz a escala durante períodos de baixo tráfego, garantindo a estabilidade do serviço enquanto economiza custos o máximo possível;
* O **balanceamento de carga** eficiente integrado garante que as cargas de requisições sejam distribuídas uniformemente para cada instância de contêiner de GPU;
* A cobrança é **precisa por segundo**, cobrando apenas pelo tempo real de execução das instâncias de contêiner de GPU;
* Por meio de tecnologias como reserva de instâncias de contêiner de GPU, preaquecimento de imagem e hardware de alto desempenho, é possível alcançar **inicialização a frio em nível de segundos**, lidando facilmente com picos de tráfego;
* O **painel de logs** completo oferece suporte à consulta de fluxos de logs em tempo real, ajudando você a identificar e resolver rapidamente possíveis problemas.

## Terminologia

* **Endereço da imagem do contêiner**: Refere-se ao endereço da imagem de contêiner Docker, com suporte atualmente a **"imagem pública"** e **"imagem privada"**.
* **Serverless Endpoint**: Representa uma instância de contêiner elástico de GPU. Inclui componentes como **worker**, **load balancer** e **elastic scaler**.
* **Worker**: Uma instância de contêiner de GPU usada pelo serverless endpoint para lidar com requisições específicas. Um Worker corresponde a uma instância de contêiner de GPU.
* **Scale Policy**: Usada para controlar a lógica de aumentar automaticamente a escala durante picos de tráfego e reduzir a escala durante períodos de baixo tráfego.
* **Health Check Path**: O load balancer integrado executa verificações de integridade por meio desse caminho, determinando se deve encaminhar requisições para o Worker com base em se o código de status retornado é `200`.