Go como Orquestrador de Treinamento e Serving para Cargas de Trabalho Transformer - Pontes, Daniel; Salem, Murilo; Alves, Marcos; Ono, Karen; Cavalheiro, Gerson Geraldo H. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2026)
Este artigo descreve o estado operacional atual de um orquestrador em Go para workloads Transformer no projeto neural-lm-hpc. O Go concentra configuração, controle de treino, checkpointing, serving gRPC e observabilidade Prometheus, enquanto a execução numérica permanece contida em uma engine Rust. A principal contribuição é uma camada de orquestração com baixo acoplamento, que preserva a configuração original do modelo, isola a fronteira FFI (Foreign Function Interface) através de interfaces pequenas e torna o serving testável de forma independente da engine numérica. O resultado é uma base prática para ciclos curtos de experimentação.