Inteligência Artificial na Magalu Cloud: infraestrutura, performance e inovação
A inteligência artificial deixou de ser uma promessa para se tornar uma realidade estratégica em empresas de todos os portes. Cada vez mais, organizações buscam soluções que acelerem o desenvolvimento de modelos de IA, reduzam custos operacionais e ofereçam infraestrutura confiável para lidar com grandes volumes de dados.
Na Magalu Cloud, acreditamos que a IA deve ser acessível, escalável e segura — e, principalmente, estar ao alcance de quem quer inovar sem depender de estruturas complexas ou custos imprevisíveis. Por isso, oferecemos uma infraestrutura robusta, de alta performance e preços em reais, que permite o desenvolvimento e a execução de modelos de inteligência artificial com eficiência e previsibilidade.
Cleverson Machado
Sr. Product Manager na Magalu Cloud
Desempenho e flexibilidade: Nossos flavors de VMs para IA
As máquinas virtuais (VMs) e Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) da Magalu Cloud podem acelerar seus workloads e trazer resultados mais rápidos.
A Magalu Cloud foi projetada para atender desde machine learning (ML), modelos complexos de deep learning, entre outros. Nossa infraestrutura é composta por GPUs de última geração, armazenamento escalável e rede de baixa latência, garantindo performance e estabilidade para diferentes cenários de uso.
Para atender a diversas necessidades, oferecemos uma variedade de flavors de VMs, permitindo que você escolha a combinação perfeita para seus workloads. Nossas VMs são confiáveis, flexíveis e você só paga pelo tempo de uptime, ou seja, se a VM estiver desligada, nada é cobrado.
Abaixo, exemplos de flavors e suas aplicações pós-processamento para workloads de IA:
| Perfil da VM | vCPU | RAM | Casos de uso de pós-processamento IA | Exemplos de tarefas |
|---|---|---|---|---|
| Pequena | 4 | 16 GB | Pós-processamento leve / batchs pequenos | Agregação de resultados de inferência de imagens, análise simples de logs de NLP, pequenas pipelines de métricas de áudio |
| Média | 16 | 64 GB | Processamento moderado / pipelines paralelos | Pós-processamento de visão computacional (segmentação + feature extraction), análise de embeddings de NLP em batchs maiores, TTS batch médio com pré e pós-processamento |
| Grande | 32–64 | 256–512 GB | Processamento pesado / pipelines complexos | Processamento de vídeos de alta resolução pós-inferência, pós-processamento de grandes datasets multimodais, agregação de outputs de múltiplos modelos, análises estatísticas complexas pós-IA |
Alta performance com GPUs NVIDIA L40
Oferecemos acesso às GPUs NVIDIA L40, permitindo que você acelere seus modelos de machine learning, deep learning e outras cargas de trabalho computacionais intensivas, com performance e eficiência.
Com as nossas GPUs você pode:
| Nº de GPUs | Casos de uso | Tipo de modelo | Observações |
|---|---|---|---|
| 1 GPU | Inferência de LLMs grandes quantizados | Até 30B+ parâmetros (ex: Gemma 3 27B Q4KM) | Quantização permite rodar modelos maiores em 1 GPU |
| 1 GPU | Inferência multimodal, visão, áudio | CLIP, BLIP, Stable Diffusion XL, Whisper large | 1 GPU lida com produção contínua |
| 1 GPU | Fine-tuning / treinamento leve | Modelos até ~1B parâmetros | Adequado para experimentos ou protótipos de LLM ou CV |
| 2 GPUs | Treinamento / fine-tuning pesado | Modelos 1B–30B+ | Treinamento distribuído, batch grande ou LLMs não quantizados |
| 2 GPUs | Inferência massiva / pipelines paralelos | LLMs 30B+, diffusion ou multimodal batch grande | Multi-GPU reduz latency ou aumenta throughput para produção |
Oferecemos acesso às GPUs NVIDIA L40, permitindo que você acelere seus modelos de machine learning, deep learning e outras cargas de trabalho computacionais intensivas, com performance e eficiência.
Com as nossas GPUs você pode:
| Nº de GPUs | Casos de uso | Tipo de modelo | Observações |
|---|---|---|---|
| 1 GPU | Inferência de LLMs grandes quantizados | Até 30B+ parâmetros (ex: Gemma 3 27B Q4KM) | Quantização permite rodar modelos maiores em 1 GPU; |
| 1 GPU | Inferência multimodal, visão, áudio | CLIP, BLIP, Stable Diffusion XL, Whisper large | 1 GPU lida com produção contínua; |
| 1 GPU | Fine-tuning / treinamento leve | Modelos até ~1B parâmetros | Adequado para experimentos ou protótipos de LLM ou CV |
| 2 GPUs | Treinamento / fine-tuning pesado | Modelos 1B–30B+ | Treinamento distribuído, batch grande ou LLMs não quantizados |
| 2 GPUs | Inferência massiva / pipelines paralelos | LLMs 30B+, diffusion ou multimodal batch grande | Multi-GPU reduz latency ou aumenta throughput para produção |
Além da performance de nossas GPUs, nossas máquinas virtuais oferecem flexibilidade para que você crie o seu laboratório de IA sob medida, não dependendo de plataformas gerenciadas. É possível configurar o ambiente aproveitando ferramentas já consolidadas no ecossistema da comunidade de IA.
Na prática, em poucos minutos você consegue ter uma Máquina Virtual pronta para desenvolver, treinar, executar inferência ou prototipar serviços de IA. Confira alguns exemplos de como nossos clientes e desenvolvedores já tem usado nossas VMs com GPU:
| Caso de uso | Ferramentas / Stack | Descrição / Benefício |
|---|---|---|
| Ambiente de desenvolvimento interativo | Jupyter Notebook, VS Code Server | Permite escrever e testar código de IA diretamente na VM, acessar datasets, treinar modelos pequenos, visualizar resultados em tempo real |
| Inferência local de LLMs | No-code/low-code tools Ollama, vLLM | Rodar modelos grandes ou quantizados diretamente na VM, sem depender de serviços externos, controle total do ambiente e recursos |
| Testes e experimentação com modelos multimodais | backends (texto, imagem, áudio), Stable Diffusion, Whisper | Criar pipelines de teste de modelos multimodais (texto → imagem, texto → áudio, multimodal) para protótipos rápidos |
| Treinamento ou fine-tuning leve | PyTorch, TensorFlow, vLLM | Treinar ou ajustar modelos menores, fine-tuning de LLMs ou CV, usando a GPU da VM sem necessidade de cluster |
| Execução de pipelines de IA customizadas | Python scripts, Dask, Prefect | Processar dados pós-inferência, agregação de resultados, pré-processamento de imagens/vídeos, execução de batchs paralelos |
| Integração e prototipagem de serviços de IA | FastAPI, Flask, Gradio | Criar APIs ou interfaces para testar modelos em produção ou demonstrar resultados para stakeholders |
| Experimentação com quantização e performance | BitsAndBytes, QLoRA | Testar diferentes técnicas de quantização, medir throughput e latency, otimizar modelos grandes para inferência em 1 GPU |
| Armazenamento e manipulação de datasets | Object Storage, MYSQL, SQL Server, pandas, NumPy | Gerenciar dados locais ou externos para treinos e inferência, realizar análises, preparar datasets para pipelines |
Por que escolher a Magalu Cloud para IA
- Performance de nível global, com infraestrutura otimizada para cargas intensivas;
- Previsibilidade financeira, com cobrança em reais e sem taxas de câmbio;
- Suporte técnico próximo, com especialistas disponíveis para auxiliar em cada etapa do projeto;
- Escalabilidade sob demanda, ideal para workloads que variam em tamanho e complexidade;
- Ambiente compatível com frameworks open source, facilitando o desenvolvimento e a integração.
A inteligência artificial é um pilar essencial da inovação moderna — e a Magalu Cloud está preparada para impulsionar essa jornada no Brasil.
Com uma infraestrutura robusta, suporte técnico especializado e preços acessíveis, proporcionamos às empresas e desenvolvedores a liberdade para inovar com segurança, performance e previsibilidade.
A Magalu Cloud oferece infraestrutura nacional para IA com GPUs NVIDIA L40, VMs sob demanda e total controle do ambiente, sem vendor lock-in e com preços em reais. Rode, treine e escale seus modelos com segurança, aproveitando o melhor da tecnologia em nuvem com o suporte e a confiabilidade de uma empresa brasileira.
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