O que são Modelos como Serviço?

Modelos como Serviço (MaaS) é uma abordagem para fornecer modelos de IA como recursos compartilhados, oferecendo aos usuários da organização acesso on demand. A abordagem MaaS oferece uma base de IA pronta para uso (na forma de endpoints de API), estimulando a utilização de uma IA privada e mais rápida, em escala. 

Assista ao webinar da Red Hat sobre a abordagem MaaS

Muitas organizações desejam adotar a IA, mas enfrentam desafios na integração de modelos privados aos seus ambientes de TI. Modelos de IA pré-treinados de fontes públicas, como o Hugging Face, estão se tornando cada vez mais acessíveis. Se você contar com o hardware certo, especialmente um bom conjunto de GPUs, a implementação de modelos privados torna-se um objetivo viável. Mas eis a questão: depois que o modelo estiver funcionando, quem poderá usá-lo? Mais que isso, quem conseguirá escalá-lo? 

Para escalar um modelo de IA privado é preciso garantir que uma única instância consiga atender, ao mesmo tempo, a vários usuários e aplicações. Caso contrário, os modelos ficam acessíveis apenas para o usuário que os criou, o que é altamente ineficiente. É aqui que entra a abordagem MaaS. 

Modelos como Serviço é uma abordagem que permite o acesso compartilhado a modelos privados entre times e aplicações de uma mesma organização, sem abrir mão do controle sobre os dados. 

É comum que as organizações iniciem a adoção da IA com ferramentas e interfaces mais simples de usar. Mas, à medida que o uso da IA aumenta, o foco deixa de ser a experimentação com alguns poucos modelos e passa a ser a execução em escala. Você pode começar com alguns modelos específicos em produção, mas provavelmente executará muitos tipos diferentes ao longo do tempo: de linguagem, de imagem, de áudio e muito mais, geralmente com várias versões e casos de uso.

Isso significa migrar de uma abordagem "artesanal" (fazendo tudo manualmente) para uma abordagem mais "industrial", em que os modelos são gerenciados de maneira eficiente e consistente.

O objetivo dos Modelos como Serviço é gerenciar tudo isso de forma confiável e escalável.

Você não precisa de provedores de IA públicos para explorar padrões de IA, como Geração Aumentada de Recuperação (RAG), Agentic AI e assistentes de código. Modelos de IA privados podem alimentar essas ferramentas sem comprometer a usabilidade para o usuário final.

O objetivo dos Modelos como Serviço é oferecer suporte ao uso de Large Language Models (LLMs) disponibilizados publicamente, como o Mistral, o Llama, o DeepSeek e muito mais. Eles também não se limitam a modelos fundamentais pré-treinados. Com a abordagem MaaS é possível disponibilizar modelos ajustados ou até mesmo modelos de IA preditiva criados do zero, tudo em uma única plataforma com suporte completo. 

Em uma implementação de MaaS típica, uma equipe de engenharia de plataforma de TI ou IA disponibiliza modelos por meio de endpoints de API para clientes internos, como desenvolvedores e usuários corporativos. Em geral, os ambientes de MaaS são criados em plataformas de IA em nuvem híbrida com gateways de API para simplificar a integração entre equipes e operações. Os principais componentes da abordagem MaaS incluem modelos, uma plataforma de IA escalável, um sistema de orquestração de IA e gerenciamento de APIs. Esses componentes preparam seus Modelos como Serviço para viabilizarem uma estratégia de IA escalável. 

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Uma solução completa de MaaS facilita a integração da IA. Isso economiza tempo e dinheiro, além de ajudar você a manter o controle sobre sua estratégia de IA. A abordagem MaaS é definida pelas seguintes características: 

Acessível e escalável. Muitas vezes, as organizações criam uma IA privada para manter o controle sobre suas estratégias de IA. Mas se for difícil de usar, ninguém vai adotá-la. Para que a IA privada tenha sucesso, ela precisa ser tão fácil de usar quanto os serviços de IA públicos, como OpenAI, OpenRouter ou Gemini. A abordagem MaaS deve ser acessível mesmo para quem não é especialista em IA, permitindo que a solução escale de forma adequada. Ela também deve se integrar às suas atividades do dia a dia e escalar para atender a operações em toda a organização.

Rastreável e ajustável. É importante saber quem está usando Modelos como Serviço, com qual frequência e por quê. Depois, você pode informar o uso (showback) ou cobrar por isso (chargeback). Sem monitorar o uso, fica difícil gerenciar custos, capacidade ou garantir equidade entre as equipes. 

Transparente e segura. Para aproveitar ao máximo seu modelo de IA privado, os dados proprietários da sua organização são fundamentais, assim como o cumprimento rigoroso das regras que determinam para onde esses dados podem ser enviados. Com a abordagem MaaS, você personaliza seu modelo e mantém controle total sobre seus dados. Desconfie de modelos "caixa preta" que não oferecem transparência. A explicabilidade e a rastreabilidade ajudam a entender o funcionamento do seu modelo de IA, aumentar a eficiência e garantir a adoção de práticas éticas no uso da IA.

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Large Language Models como Serviço (LLMaaS) é um tipo de MaaS especializado em recursos de LLM, como processamento de linguagem complexa.  

LLMs são modelos de deep learning capazes de processar grandes quantidades de dados para entender e responder em várias linguagens. LLMs são usados em aplicações de IA generativa e comumente empregados na criação de chatbots. Mas eles também são o elemento central da maioria dos casos de uso de IA modernos, como RAG, Agentic AI e assistentes de código. 

Em comparação com LLMaaS, os MaaS são mais agnósticos em relação à tecnologia. Com o surgimento de novos tipos de modelos, os Modelos como Serviço serão capaz de se adaptar. Com essa flexibilidade, as funções de acesso e model serving permanecem estáveis, mesmo quando os modelos são alterados ou perdidos. 

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Os benefícios de adotar a abordagem MaaS se referem ao controle dos recursos. Eles ajudam as equipes que não têm orçamento ou habilidades de IA a criar, treinar e disponibilizar seus próprios modelos como quiserem.

Gerenciar a infraestrutura e as GPUs pode ser caro. Ao se tornar um provedor privado de IA, você evita as complexidades de serviços de IA fragmentados e mantém os custos de infraestrutura sob controle.

Os benefícios específicos dos MaaS incluem:

• Time to value (TTV) acelerado. Os MaaS liberam as equipes para criar aplicações e resolver problemas empresariais em vez de gerenciar a infraestrutura subjacente, acelerando as implantações e a inovação.
• Eficiência e redução de custos. Com uma infraestrutura de IA centralizada, sua organização pode operar a partir de uma única fonte, em vez de depender de diversos serviços de IA. Isso ajuda a evitar esforços duplicados, gastos excessivos e recursos desorganizados.
• Melhor gerenciamento do tempo. O gerenciamento de GPU exige profissionais qualificados e treinados, além de orçamento. Com MaaS, sua equipe de IA pode direcionar seus esforços para atividades como gestão e disponibilização de modelos, em vez de tarefas repetitivas e que consomem muito tempo.
• Privacidade e segurança. Como seu próprio provedor de IA privado, você pode hospedar seus modelos de IA internamente para evitar uma infraestrutura pública. Quando seus dados não são expostos a terceiros, é mais fácil protegê-los e manter a governança com as políticas de segurança existentes. 

Você pode usar uma solução de MaaS pré-configurada de um provedor ou criar sua própria. Uma equipe da sua empresa pode desenvolver internamente uma solução de MaaS para ser distribuída e operacionalizada. 

Criar um serviço modelo que atenda às suas necessidades é importante, mas é só o começo: há muitas outras questões a considerar ao desenvolver por conta própria. Outros fatores a considerar antes de começar são: 

• Processos de coleta de dados: como garantir que os dados de treinamento sejam de alta qualidade? Como proteger seus dados privados?
• Gerenciamento de recursos: quem será responsável por criar, desenvolver e gerenciar seus MaaS e suas GPUs?
• Infraestrutura confiável: sua infraestrutura é confiável o suficiente para oferecer suporte a um novo modelo de IA? Você tem os recursos necessários para se beneficiar do modelo depois de criado? 

Responder a essas perguntas antes de começar preparará você para o sucesso. 

Quando a abordagem MaaS faz sentido para os negócios?

O Red Hat® AI é nossa plataforma de soluções de IA, desenvolvida com base em soluções em que nossos clientes confiam. Com o Red Hat AI, as organizações podem:

• Adotar a IA e inovar rapidamente.
• Reduzir as complexidades da entrega de soluções de IA.
• Implantar em toda a nuvem híbrida.

Mais informações sobre o Red Hat AI 

O Red Hat OpenShift® AI está incluído no Red Hat AI. Ele oferece uma plataforma de IA flexível e econômica com suporte a MaaS on-premise, na nuvem, na edge. 

Com o Red Hat OpenShift AI, as organizações podem:

• Melhore a colaboração entre as equipes com fluxos de trabalho otimizados para ingestão de dados, treinamento, disponibilização de modelos e observabilidade.
• Reforçar a segurança com autenticação integrada e controle de acesso baseado em função.
• Manter a privacidade dos dados quando os modelos estiverem em ambientes desconectados e isolados.
• Atender à toda a empresa, seja na nuvem ou on-premise, com gateways de API flexíveis.
• Evitar vieses e desvios com uma governança robusta e diretrizes de controle para IA.

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