Portare avanti un progetto IA nell'ambiente di produzione può essere impegnativo. Scopri come standardizzare e semplificare l'inferenza con IA su più framework di modelli, diversi tipi di query e diverse infrastrutture CPU e GPU con NVIDIA Triton™ Inference Server.
Più framework
L'esistenza di più framework di deep learning (DL) e machine learning (ML), ciascuno con il proprio backend di esecuzione dei modelli, può essere problematica.
Infrastruttura mista
Può essere difficile gestire soluzioni disparate per infrastrutture basate su CPU e GPU nel cloud, nel data center e sui sistemi periferici.
Distribuzione scalabile
La mancanza di integrazione con le piattaforme e gli strumenti di produzione può rendere l'implementazione dell'IA costosa e difficile.
Tipi di inferenza disparati
Diversi tipi di inferenza, in tempo reale, in batch, in streaming audio e misti, richiedono diversi tipi di ottimizzazioni.