Come distribuire, eseguire e scalare modelli IA con facilità

Leggi questo white paper per consigli e best practice per standardizzare e semplificare l'inferenza con IA nell'ambiente di produzione.

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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.

Sfide per la distribuzione di modelli IA in produzione

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.

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