Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2026
Engenharia de Software›Inteligencia Artificial
Código
ce229750
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TCU
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Auditor Federal de Controle Externo - Área de Controle Externo/ Orientação: Auditoria de Tecnologia da Informação
Em relação a MLOps (machine learning operations), julgue o item a seguir.A orquestração em MLOps concentra-se principalmente na etapa de treinamento dos modelos, não tendo relação direta com o deploy nem com o monitoramento de serviços em produção.
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MLOps – Orquestração
❌ ERRADO. A afirmação de que a orquestração em MLOps se concentra apenas no treinamento, sem relação com deploy ou monitoramento, é falsa. A orquestração em MLOps abrange todo o ciclo de vida dos modelos de machine learning, desde a preparação de dados, passando pelo treinamento e validação, até o deploy e o monitoramento contínuo em produção. Ferramentas como Kubeflow, Apache Airflow e MLflow automatizam e gerenciam pipelines de ponta a ponta, integrando todas essas etapas. Portanto, a orquestração está diretamente relacionada ao deploy e ao monitoramento.
A banca tenta induzir o candidato a pensar que orquestração é apenas uma ferramenta de treinamento, mas na prática ela coordena todo o fluxo de trabalho, garantindo que o modelo seja treinado, implantado e monitorado de forma integrada e automatizada.
1Preparação de dados
2Treinamento
3Validação
4Deploy
5Monitoramento
6Retreinamento (loop)
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PEGA ESSA DICA!
Para responder questões sobre MLOps, lembre-se de que o ciclo completo inclui: coleta e preparação de dados → treinamento → validação → deploy → monitoramento → retreinamento (loop contínuo). A orquestração é o que conecta todas essas fases.