Cómo Implementar, Ejecutar y Escalar Modelos de IA con Facilidad

Lee este documento técnico para obtener consejos y prácticas recomendadas sobre la estandarización y optimización de la inferencia de IA de producción.

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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™.

Desafíos para Implementar Modelos de IA en Producción

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.

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