Déploiement, exécution et mise à niveau des modèles d’IA en toute simplicité

Consultez ce livre blanc pour obtenir des conseils et les meilleures pratiques pour la standardisation et la rationalisation des processus d’inférence reposant sur l’IA.

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Qu'allez-vous apprendre ?

Optimiser vos projets d’IA jusqu’à la phase de production peut s’avérer complexe. Apprenez à standardiser et à rationaliser les processus d’inférence reposant sur l’IA avec de multiples frameworks de modèles, différents types de requêtes et diverses infrastructures CPU et GPU grâce au serveur d’inférence NVIDIA Triton™.

Défis liés au déploiement des modèles d’IA pour la production

Frameworks multiples de Deep Learning et d’apprentissage automatique

Multiples frameworks

L’utilisation simultanée de plusieurs frameworks de Deep Learning (DL) et d’apprentissage automatique (ML), dotés chacun de leur propre backend d’exécution des modèles, peut s’avérer problématique.

Infrastructure mixte

Il peut être relativement difficile de gérer des solutions disparates avec des infrastructures basées sur CPU et GPU dans le Cloud, sur Data Center et à l’Edge.

Déploiement évolutif

Le manque d’intégration aux plateformes et aux outils de production peut rendre la mise en œuvre de l’IA aussi coûteuse que difficile.

Types d’inférence disparates

Différents types d’inférence (en temps réel, par batchs, avec du streaming audio ou via une approche globale) requièrent différents types d’optimisation.

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