Qual das alternativas a seguir é um benefício do uso de infraestrutura como código (IaC) em operações de machine learning (MLOps)?

A infraestrutura como código (IaC) permite definir e provisionar recursos de infraestrutura por meio de arquivos de código, em vez de configuração manual. Isso é crucial para MLOps porque automatiza a criação de ambientes de ML, garantindo que sejam idênticos em diferentes estágios (desenvolvimento, teste, produção) e facilitando a escalabilidade. A consistência e a repetibilidade são benefícios-chave, pois evitam problemas de "funciona na minha máquina" e aceleram o ciclo de vida do ML. As outras opções estão incorretas porque: IaC não elimina o ajuste de hiperparâmetros; essa é uma tarefa de otimização de modelo. IaC não provisiona sempre instâncias poderosas; ele provisiona o que é definido no código, podendo ser poderoso ou não, dependendo da necessidade. IaC não minimiza as despesas gerais implantando apenas instâncias de baixo custo; ele permite definir qualquer tipo de instância, e a otimização de custos é uma consideração separada do IaC em si.