Die Bereitstellung von KI-Modellen in der Produktion kann eine komplexe und herausfordernde Aufgabe sein. Einige der Schlüsselherausforderungen sind:

1. Kosteneffizienz: Sicherstellen, dass die Bereitstellung kostengünstig ist, insbesondere beim Skalieren auf Tausende oder Millionen von Nutzern.

2. Latenz: Optimierung der Inferenzlatenz, um ein nahtloses Nutzererlebnis zu bieten.

3. Flexibilität: Berücksichtigung verschiedener Arten von KI-Modellen (z.B. Sprache, Vision, Video) und ihrer einzigartigen Anforderungen.

4. Sicherheit: Sicherstellen, dass die Bereitstellung strengen Datensicherheits- und Datenschutzstandards entspricht.

5. Infrastrukturanforderungen: Bestimmung der geeigneten Hardware, Software und Cloud-Infrastruktur, um die Modelle effizient auszuführen.

6. Skalierbarkeit: Entwicklung einer skalierbaren Architektur, die steigende Nutzernachfrage bewältigen kann.

7. Inferenz-Endpunkt: Entscheidung über den optimalen Inferenz-Endpunkt, wie VLLM, Llama CPP oder Hugging Face, mit jeweils eigenen Kompromissen.

8. Expertise: Erfordert spezialisierte Expertise in Bereichen wie Modelloptimierung, Container-Bereitstellung und Infrastrukturmanagement.

Diese Herausforderungen können es zu einer "riesigen Plage" machen, eine gut optimierte Lösung für die Produktionsbereitstellung von KI-Modellen zu finden. Hier kann NVIDIA's Inference Microservice (NIM) ein Gamechanger für Entwickler sein.

NVIDIA Inference Microservice (NVIDIA NIM) ist ein bahnbrechendes Tool für Entwickler, die große Sprachmodelle (LLMs) und andere KI-Modelle in der Produktion einsetzen möchten. NIM bietet einen vorkonfigurierten, optimierten Container, der den Bereitstellungsprozess vereinfacht und erhebliche Leistungs- und Kosteneinsparungen bietet.

NIM unterstützt eine breite Palette an KI-Modellen, darunter LLMs, Vision, Video, Text-zu-Bild und sogar Proteinfaltenmodelle. Die Modelle sind vorgefertigt und für den Betrieb auf NVIDIA-Hardware optimiert, was einen erheblichen Leistungsschub im Vergleich zum Betrieb der Modelle ohne NIM bietet. Laut NVIDIA kann der Einsatz von NIM zu einer 3-fachen Verbesserung des Durchsatzes für ein Llama 3 8 Milliarden Instruktionsmodell auf einer einzelnen H100-GPU führen.

NIM folgt branchenüblichen APIs wie der OpenAI-API, was die Integration in bestehende Projekte erleichtert. Entwickler können die von NVIDIA verwalteten serverless-APIs nutzen oder die vorkonfigurierten Container in ihrer eigenen Infrastruktur bereitstellen. Letztere Option erfordert eine NVIDIA AI Enterprise-Lizenz für den Produktionseinsatz.

NVIDIA Inference Microservice (NIM) ist ein bahnbrechendes Tool für Entwickler, die Open-Source- und lokale große Sprachmodelle (LLMs) in die Produktion überführen möchten. NIM bietet einen vorkonfigurierten Container mit optimierten Inferenz-Engines, was die Bereitstellung und den Betrieb von LLMs in großem Maßstab erleichtert.

Hauptvorteile der Nutzung von NVIDIA NIM für LLMs:

1. Leistungsschub: NIM kann im Vergleich zum Betrieb von LLMs ohne Optimierung eine bis zu 3-fache Verbesserung des Durchsatzes bieten, dank des Einsatzes von NVIDIA's TensorRT und TensorRT LLM-Technologien.

2. Kosteneffizienz: Der Leistungsschub von NIM kann die Betriebskosten Ihrer LLM-gesteuerten Anwendungen erheblich senken.

3. Vereinfachte Bereitstellung: NIM folgt branchenüblichen APIs wie der OpenAI-API, was die Integration in Ihre bestehende Infrastruktur erleichtert. Sie können NIM-Container in Ihrer eigenen Infrastruktur bereitstellen oder die von NVIDIA verwalteten serverless-APIs nutzen.

4. Breite Modellunterstützung: NIM unterstützt eine Vielzahl von KI-Modellen, nicht nur LLMs, sondern auch Vision, Video und Text-zu-Bild-Modelle, und bietet eine einheitliche Bereitstellungslösung.

5. Optimierte Modelle: NIM beinhaltet vorkonfigurierte und optimierte Versionen beliebter LLMs wie Llama 3, die eine sofortige Leistungsverbesserung bieten.

NVIDIA Inference Microservice (NIM) ist ein bahnbrechendes Tool für Entwickler, die Open-Source- und lokale große Sprachmodelle (LLMs) in die Produktion überführen möchten. NIM bietet einen vorkonfigurierten Container mit optimierten Inferenz-Engines, was die Bereitstellung und den Betrieb von LLMs in großem Maßstab erleichtert.

NIM unterstützt eine breite Palette an KI-Modellen, darunter LLMs, Vision, Video, Text-zu-Bild und sogar Proteinfaltenmodelle. Durch den Einsatz von NIM können Entwickler mit einer 3-fachen Verbesserung des Durchsatzes im Vergleich zum Betrieb der Modelle ohne Optimierung rechnen.

Um mit NIM zu beginnen, können Sie die verfügbaren Modelle auf der NVIDIA-Website erkunden und mit ihnen über die webbasierte Oberfläche experimentieren. Alternativ können Sie NIM in Ihre eigenen Projekte über die bereitgestellten Python-, Node.js- oder Shell-basierten APIs integrieren.

Für die lokale Bereitstellung können Sie die vorkonfigurierten NIM-Container herunterladen und in Ihrer eigenen Infrastruktur bereitstellen. Dafür benötigen Sie eine NVIDIA AI Enterprise-Lizenz für den Produktionseinsatz. Der Prozess umfasst das Einrichten von Docker, das Bereitstellen Ihres API-Schlüssels und das Ausführen des Containers.

NIM unterstützt auch das Feintuning Ihrer eigenen Modelle und deren Bereitstellung über die NIM-Infrastruktur. Sie können sogar LoRA-Adapter auf NIM ausführen und Ihre Bereitstellung je nach Bedarf durch die Bereitstellung auf einem Kubernetes-Cluster skalieren.

NVIDIA Inference Microservice (NIM) ist ein bahnbrechendes Tool für Entwickler, die Open-Source- und lokale große Sprachmodelle (LLMs) in die Produktion überführen möchten. NIM bietet einen vorkonfigurierten Container mit optimierten Inferenz-Engines, was die Bereitstellung und erhebliche Leistungsverbesserungen ermöglicht.

Hauptmerkmale von NIM:

• Unterstützung einer breiten Palette an KI-Modellen, darunter LLMs, Vision, Video und Text-zu-Bild-Modelle
• Bis zu 3-fache Verbesserung des Durchsatzes im Vergleich zum Betrieb der Modelle ohne NIM
• Reduzierung der Betriebskosten durch Optimierung der Ressourcennutzung
• Bereitstellung von branchenüblichen APIs (z.B. OpenAI-API) für eine einfache Integration in Ihre Anwendungen
• Ermöglicht sowohl serverlose als auch selbstgehostete Bereitstellungsoptionen
• Unterstützung des Feintunings und der Quantisierung Ihrer eigenen Modelle für die Bereitstellung

Der Einstieg in NIM ist unkompliziert. Sie können die vorgefertigten NIM-Modelle auf der NVIDIA-Website ausprobieren oder sie über die bereitgestellten Python-, Node.js- oder Shell-basierten Clients in Ihre eigenen Projekte integrieren. Für die selbstgehostete Bereitstellung können Sie die vorkonfigurierten Docker-Container herunterladen und in Ihrer Infrastruktur bereitstellen.