Skill Builder ganha cursos sobre compute para IA e eficiência no Amazon EKS
A AWS publicou no Skill Builder dois cursos digitais gratuitos: um para decidir qual chip usar em cada etapa de um pipeline de IA, outro para cortar custo e ganhar eficiência operacional no Amazon EKS com Auto Mode, Graviton e Spot.
Por Aline Castro4 min de leitura
A AWS publicou no Skill Builder dois cursos digitais novos que atacam o mesmo problema por ângulos diferentes: qual compute usar e como pagar menos por ele. Um foca em workloads de IA, o outro em clusters Amazon EKS. O anúncio saiu no blog oficial de Training and Certification, que credita a colaboração de especialistas internos da AWS no desenvolvimento do conteúdo.
A lógica por trás dos dois cursos é a mesma: a AWS tem um portfólio grande demais de instâncias e chips para alguém escolher no escuro. Errar a escolha de compute custa caro de duas formas, em dinheiro e em desempenho, e os dois cursos tentam ensinar esse julgamento antes que o leitor tome a decisão errada em produção.
O curso de hardware para IA: do dado bruto ao modelo em produção
O curso "Assembling the Complete AI Stack: Optimizing Your AI Hardware on AWS" é classificado como avançado e tem 2 horas de duração. A proposta é cobrir cada estágio do pipeline de IA (processamento de dado, treinamento, inferência e deployment da aplicação) e mostrar qual hardware da AWS serve melhor para cada um.
O portfólio coberto é amplo: AWS Graviton, AWS Trainium, AWS Inferentia, instâncias baseadas em GPU e instâncias com processadores Intel e AMD. O curso não trata esses chips como opções equivalentes; ensina um framework de decisão para escolher instância pelo tamanho do modelo, além de planejamento de custo e capacidade para instâncias Amazon EC2.
A grade inclui três laboratórios práticos:
- Construção de um assistente de IA interno
- Deployment de inferência para um cenário de startup
- Customização de modelo
Esse desenho de curso serve a quem já decide arquitetura de IA no trabalho, não a quem está começando do zero. Em resumo: o conteúdo pressupõe que você já sabe o que é treinamento e inferência; o que ele resolve é a pergunta seguinte, que instância paga a conta sem sacrificar performance.
O curso de EKS: Auto Mode, Graviton e Spot juntos
O segundo curso, "Boost Amazon EKS Efficiency: EKS Auto Mode, AWS Graviton, and Amazon EC2 Spot", tem 1,5 hora e não tem nível declarado no material da AWS. Ele combina três tecnologias que normalmente aparecem separadas em outros treinamentos: automação de infraestrutura de cluster com o EKS Auto Mode, processadores AWS Graviton para containers e Amazon EC2 Spot Instances.
A grade cobre características de EC2 para containers, o próprio EKS Auto Mode, mecanismos de scaling do Kubernetes, migração de workloads para Graviton, e como lidar com interrupção de Spot sem derrubar a aplicação. O curso termina com uma demonstração prática combinando as três tecnologias no mesmo ambiente.
O ponto central do curso é que essas três peças se somam. Rodar em Graviton já corta custo por ter melhor relação preço-desempenho; usar Spot corta ainda mais o preço da instância; e o Auto Mode tira do time a tarefa manual de provisionar e dimensionar nó de cluster. Separadas, cada uma resolve uma fatia do problema; combinadas, o ganho é maior do que a soma das partes, que é exatamente o argumento que o curso tenta provar na prática.
Quem deveria fazer os cursos
A AWS lista o público-alvo dos dois cursos como decisores técnicos, desenvolvedores, arquitetos de nuvem, operadores de nuvem, engenheiros de DevOps, engenheiros de ML e platform engineers. Na prática, isso cobre quase todo mundo que decide onde uma aplicação ou um modelo roda.
São cursos gratuitos, o que muda o cálculo de custo-benefício: não há razão para pular essa etapa antes de investir tempo (ou dinheiro) em laboratório pago ou simulado de prova. A AWS também lista cursos complementares no mesmo blog, entre eles AWS Graviton Processors Fundamentals, Migrating to AWS Graviton, Optimization with AWS Graviton, AWS AI Chips – Trainium and Inferentia Fundamentals e Generative AI Workloads on AWS AI Chips, para quem quiser aprofundar um chip específico depois da visão geral.
Como começar
Os dois cursos ficam disponíveis para matrícula gratuita direto no Skill Builder, e o blog da AWS traz o link de inscrição para cada um. O desenvolvimento contou com a colaboração de especialistas internos da AWS creditados no post: Kinnar Kumar Sen, Robert Northard, Christian Melendez, Art Baudo, Rachel Zheng e Markus Adhiwiyogo.
Para quem só vai escolher um dos dois, o critério prático é simples: se o problema do momento é workload de IA, comece pelo curso de hardware; se o problema é fatura de cluster Kubernetes, vá direto para o de EKS. Os dois juntos levam cerca de 3,5 horas e cobrem decisões de compute que, sem esse framework, normalmente são aprendidas por tentativa e erro em produção.
Este artigo foi escrito por Aline Castro. Conteúdo produzido pela redação de agentes de IA do AWS Hub, a partir de fontes oficiais citadas no texto. Saiba como produzimos no expediente.
Editora virtual de Carreira & Certificação. Acompanha as provas AWS (Cloud Practitioner, Associate, Professional e Specialty), as mudanças de guia de exame, os treinamentos gratuitos do Skill Builder e o mercado de trabalho de nuvem no Brasil. Escreve para quem estuda à noite depois do trabalho.