Avanzar en tu proyecto de IA a la producción puede ser un desafío. Aprende a estandarizar y optimizar tu inferencia de IA en múltiples frameworks de modelos, diferentes tipos de consultas y una diversa infraestructura de CPU y GPU con el Servidor de Inferencia NVIDIA Triton™.
Múltiples Frameworks
La existencia de múltiples frameworks de deep learning (DL) y machine learning (ML), cada uno con su propio backend de ejecución de modelo, puede ser problemática.
Infraestructura Mixta
Puede ser difícil administrar soluciones dispares para la infraestructura basada en CPU y GPU en el cloud, el data center y el edge.
Implementación Escalable
La falta de integración con las plataformas y herramientas de producción puede hacer que la implementación de la IA sea costosa y difícil.
Tipos de Inferencia Dispares
Los variados tipos de inferencia (en tiempo real, por lotes, transmisión de audio y conjuntos) requieren diferentes tipos de optimizaciones.