Es kann herausfordernd sein, Ihr KI-Projekt zur Produktionsreife zu bringen. Erfahren Sie, wie Sie Ihre KI-Inferenz über mehrere Modellframeworks, verschiedene Abfragetypen sowie die vielfältige CPU- und GPU-Infrastruktur mit NVIDIA Triton™ Inference Server standardisieren und optimieren können.
Mehrere Frameworks
Das Nebeneinander mehrerer Frameworks mit Deep Learning (DL) und maschinellem Lernen (ML) mit jeweils eigenem Backend für die Modellausführung kann zum Problem werden.
Gemischte Infrastruktur
Es kann schwierig sein, unterschiedliche Lösungen für CPU- und GPU-basierte Infrastruktur in der Cloud, im Rechenzentrum und am Edge zu verwalten.
Bereitstellung skalieren
Mangelhafte Integration mit Produktionsplattformen und Tools kann die KI-Implementierung kostspielig und schwierig machen.
Unterschiedliche Inferenztypen
Abwechslungsreiche Inferenztypen – Echtzeit-, Batch-, Audio-Streaming und Ensemble – erfordern unterschiedliche Arten von Optimierungen.