Uma aplicação pode chamar um modelo de IA diretamente, mas uma resposta bem-sucedida não informa como a solicitação foi autorizada, se foi armazenada em cache ou limitada, nem qual rota tratou uma falha. Cloudflare AI Gateway é um ponto de controle nomeado entre a aplicação e seu modelo upstream. Ele oferece um lugar observável para controle de acesso, logs e políticas de tráfego de várias solicitações de modelos.
O curso adiciona esse ponto de controle a pequenas aplicações Workers AI, uma ideia por vez. Primeiro você encaminha uma solicitação; depois investiga falhas, reutiliza respostas repetidas seguras, aplica controles de solicitações e gastos e constrói uma alternativa de modelo limitada. Explicações curtas aparecem junto de cada operação, sem exigir experiência anterior com gateways ou operações de IA. São 5 laboratórios guiados e 1 desafio independente de desvio do gateway. Os laboratórios guiados apresentam cada habilidade antes do desafio.
O que você vai aprender
- Encaminhar inferência por um gateway: criar um gateway autenticado e distinguir seu acesso da autorização do modelo upstream.
- Rastrear uma solicitação de modelo com falha: anexar metadados não secretos e usar logs para separar falhas de entrada, gateway e upstream.
- Armazenar em cache solicitações repetidas de inferência: observar uma ausência e um acerto exatos no cache e evitar a reutilização quando uma saída nova importa.
- Controlar limites de solicitações e gastos: comprovar um pequeno limite de solicitações e ler uma política de custos com escopo definido sem esgotar um orçamento.
- Recuperar com um modelo alternativo: recuperar uma falha controlada do modelo principal mantendo finita a cadeia de alternativas.
- Desvio oculto do gateway: reparar de forma independente um Worker cuja chamada direta ao modelo evita a política pretendida do gateway.
Para quem é este curso
Desenvolvedores que já chamaram Workers AI e querem observar e controlar solicitações de modelos.
Pré-requisitos: Conclua Cloudflare Workers AI for Beginners e Connect LabEx to Your Cloudflare Account. Você deve reconhecer um Worker JavaScript, um binding Workers AI e uma pequena solicitação de modelo; o curso apresenta os conceitos de gateway desde o início.
Ambiente de aprendizagem: Use sua própria conta dedicada de aprendizagem da Cloudflare. Cada unidade começa em uma nova VM, cria recursos descartáveis com nomes únicos e termina com exclusão e saída da conta. Os exercícios usam modelos hospedados pela Cloudflare e um número muito pequeno de solicitações dentro do Workers Free; não exigem Workers Paid nem conta de um provedor externo de IA.
Perguntas frequentes
Preciso de uma conta de provedor externo de IA?
Não. Os exercícios usam modelos hospedados pela Cloudflare e poucas solicitações. Não exigem Workers Paid nem conta de um provedor externo.
Autenticação do gateway é o mesmo que autorização do modelo?
Não. Você testa o acesso ao gateway separadamente do acesso ao modelo upstream e usa metadados não secretos e logs para distinguir falhas de entrada, gateway e upstream.
Vou esgotar um orçamento para testar uma política de gastos?
Não. Você comprova um pequeno limite de solicitações e lê a política de custos de escopo definido. Isso é diferente de estabelecer que um limite de gastos foi atingido.
O que o desafio final avalia?
Reparar um Worker que chama o modelo diretamente e evita a política pretendida do gateway. Mantenha a recuperação limitada e remova apenas os recursos criados para o exercício.
