So gelingt die einfache Bereitstellung, Ausführung und Skalierung von KI-Modellen

Lesen Sie dieses Whitepaper, um Tipps und Best Practices zur Vereinfachung und Optimierung von KI-Inferenz in der Produktion zu erhalten.

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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.

Herausforderungen bei der Bereitstellung von KI-Modellen in der Produktion

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.

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