Visão Geral

O curso FinOps for Generative AI apresenta as práticas e estratégias de FinOps (Financial Operations) aplicadas ao gerenciamento financeiro de workloads de Inteligência Artificial Generativa, incluindo Large Language Models (LLMs), modelos multimodais e aplicações baseadas em IA generativa.

Com a rápida adoção de tecnologias de IA generativa em aplicações corporativas, surgem novos desafios relacionados ao controle de custos associados ao treinamento de modelos, inferência em larga escala, consumo de APIs de IA, uso intensivo de GPUs e armazenamento de grandes volumes de dados. Este curso aborda como implementar práticas de FinOps para garantir visibilidade, governança e otimização de custos em ambientes de IA generativa.

Os participantes aprenderão a identificar os principais fatores de custo em arquiteturas de IA generativa, implementar estratégias de monitoramento financeiro, aplicar técnicas de otimização de inferência e treinamento, além de integrar práticas de FinOps aos processos de desenvolvimento e operação de aplicações baseadas em modelos generativos.

Objetivo

Após realizar este Curso FinOps for Generative AI, você será capaz de:

Compreender os principais fatores de custo em workloads de IA generativa
Identificar modelos de cobrança associados a serviços de IA generativa
Implementar práticas de FinOps em plataformas que utilizam Large Language Models
Aplicar estratégias de otimização de custos em pipelines de treinamento e inferência
Monitorar e analisar custos de aplicações baseadas em IA generativa
Estabelecer governança financeira para iniciativas de inteligência artificial generativa

Publico Alvo

• Engenheiros de Inteligência Artificial
• Engenheiros de Machine Learning
• Engenheiros de MLOps
• Engenheiros de Dados
• Arquitetos de Cloud
• Arquitetos de plataformas de IA
• Profissionais de FinOps
• Profissionais de DevOps
• Arquitetos de soluções de IA generativa

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de inteligência artificial
• Familiaridade com machine learning
• Noções de cloud computing
• Conhecimentos básicos de arquitetura de dados

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to FinOps for Generative AI

1. Overview of generative AI technologies
2. FinOps fundamentals for AI workloads
3. Financial challenges in generative AI environments
4. Cost transparency and accountability
5. FinOps culture in AI-driven organizations

Module 2: Generative AI Architectures and Cost Drivers

1. Components of generative AI systems
2. Training infrastructure for large models
3. Inference pipelines and serving architectures
4. Data storage and dataset preparation costs
5. API-based generative AI consumption models

Module 3: Cloud Pricing Models for Generative AI

1. GPU and accelerator pricing models
2. API-based generative AI pricing
3. Managed AI platform cost structures
4. Serverless AI services pricing
5. Multi-cloud cost considerations

Module 4: Cost Visibility and Allocation for AI Teams

1. Cost transparency strategies
2. Resource tagging and cost attribution
3. Budgeting for generative AI initiatives
4. Cost dashboards and reporting
5. FinOps metrics and KPIs for AI

Module 5: Optimization Strategies for Generative AI Workloads

1. Efficient inference architectures
2. Model optimization techniques
3. Token usage optimization
4. Data lifecycle cost optimization
5. Efficient prompt and context design

Module 6: Monitoring and Observability for AI Costs

1. Observability for generative AI systems
2. Monitoring API consumption costs
3. Detecting cost anomalies
4. Cost alerting strategies
5. Financial observability dashboards

Module 7: Governance and Financial Accountability for Generative AI

1. Governance frameworks for AI initiatives
2. Chargeback and showback models
3. Cost policies for AI usage
4. Financial accountability across AI teams
5. FinOps maturity models for AI organizations

Module 8: Future Trends in FinOps and Generative AI

1. FinOps automation for AI workloads
2. Cost-efficient generative AI architectures
3. Sustainable AI and green computing
4. Open-source vs managed AI platforms
5. The future of financial management in generative AI systems