Como Implantar, Executar e Dimensionar Modelos de AI com Facilidade

Leia este white paper para dicas e práticas recomendadas sobre a padronização e a simplificação da inferência de AI de produção.

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O que Você Aprenderá?

Avançar seu projeto de AI para a produção pode ser desafiador. Saiba como padronizar e simplificar sua inferência de AI em frameworks de vários modelos, diferentes tipos de consulta e infraestrutura diversificada de CPU e GPU com o Servidor de Inferência NVIDIA Triton™.

Desafios para Implantar Modelos de AI na Produção

Vários Frameworks

A existência de vários frameworks de deep learning (DL) e machine learning (ML), cada um com seu próprio back-end de execução de modelo, pode ser problemático.

Infraestrutura Mista

Pode ser difícil gerenciar soluções diferentes para a infraestruturas baseadas em CPU e GPU no cloud, no data center e no edge.

Implantação Dimensionável

A falta de integração com plataformas e ferramentas de produção pode dificultar a implantação de AI, além de torná-la cara.

Tipos Diferentes de Inferência

Tipos variados de inferência, em tempo real, em lote, de streaming de áudio e de conjunto, exigem diferentes tipos de otimizações.

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