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™.
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.