Desplegar modelos de IA en producción puede ser una tarea compleja y desafiante. Algunos de los desafíos clave incluyen:

1. Eficiencia de costos: Asegurar que el despliegue sea rentable, especialmente al escalar para atender a miles o millones de usuarios.

2. Latencia: Optimizar la latencia de inferencia para proporcionar una experiencia de usuario fluida.

3. Flexibilidad: Acomodar diferentes tipos de modelos de IA (por ejemplo, lenguaje, visión, video) y sus requisitos únicos.

4. Seguridad: Asegurar que el despliegue cumpla con estrictos estándares de seguridad y privacidad de datos.

5. Necesidades de infraestructura: Determinar el hardware, el software y la infraestructura en la nube apropiados para ejecutar los modelos de manera eficiente.

6. Escalabilidad: Diseñar una arquitectura escalable que pueda manejar una demanda creciente de usuarios.

7. Punto final de inferencia: Decidir sobre el punto final de inferencia óptimo, como VLLM, Llama CPP o Hugging Face, cada uno con su propio conjunto de compensaciones.

8. Experiencia: Requiere experiencia especializada en áreas como optimización de modelos, despliegue de contenedores y gestión de infraestructura.

Estos desafíos pueden hacer que sea un "gran problema" encontrar una solución bien optimizada para poner los modelos de IA en producción. Aquí es donde el Servicio de Inferencia de NVIDIA (NIM) puede ser un cambio de juego para los desarrolladores.

El Servicio de Inferencia de NVIDIA (NVIDIA NIM) es una herramienta revolucionaria para los desarrolladores que buscan implementar modelos de lenguaje grandes (LLM) y otros modelos de IA en producción. NIM proporciona un contenedor pre-configurado y optimizado que simplifica el proceso de implementación y ofrece beneficios sustanciales de rendimiento y costo.

NIM admite una amplia gama de modelos de IA, incluidos LLM, visión, video, texto a imagen e incluso modelos de plegado de proteínas. Los modelos se entrenan previamente y se optimizan para ejecutarse en hardware de NVIDIA, lo que proporciona un aumento significativo en el rendimiento en comparación con ejecutar los modelos sin NIM. Según NVIDIA, el uso de NIM puede dar como resultado una mejora de 3 veces en el rendimiento para un modelo Llama 3 de 8 mil millones de instrucciones en una sola GPU H100.

NIM sigue las API estándar de la industria, como la API de OpenAI, lo que facilita su integración en proyectos existentes. Los desarrolladores pueden optar por usar las API de servidor sin servidor administradas por NVIDIA o implementar los contenedores pre-configurados en su propia infraestructura. La última opción requiere una licencia de NVIDIA AI Enterprise para la implementación de producción.

El Servicio de Inferencia de NVIDIA (NIM) es una herramienta revolucionaria para los desarrolladores que buscan poner en producción modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto y locales. NIM proporciona un contenedor pre-configurado con motores de inferencia optimizados, lo que facilita la implementación y ejecución de LLM a escala.

Principales beneficios de usar NVIDIA NIM para LLM:

1. Aumento de rendimiento: NIM puede proporcionar hasta 3 veces más rendimiento en comparación con ejecutar LLM sin optimización, gracias al uso de TensorRT y las tecnologías TensorRT LLM de NVIDIA.

2. Eficiencia de costos: El aumento de rendimiento de NIM puede reducir significativamente el costo de operar sus aplicaciones impulsadas por LLM.

3. Implementación simplificada: NIM sigue las API estándar de la industria, como la API de OpenAI, lo que le permite integrarlo fácilmente en su infraestructura existente. Puede implementar contenedores NIM en su propia infraestructura o usar las API de servidor sin servidor administradas por NVIDIA.

4. Amplio soporte de modelos: NIM admite una amplia gama de modelos de IA, que incluyen no solo LLM, sino también modelos de visión, video y texto a imagen, proporcionando una solución de implementación unificada.

5. Modelos optimizados: NIM viene con versiones pre-optimizadas de LLM populares, como Llama 3, brindando mejoras de rendimiento fuera de la caja.

6. Flexibilidad: Puede ajustar sus propios modelos e implementarlos usando NIM, o incluso ejecutar modelos cuantificados y adaptadores LoRA sobre NIM.

El Servicio de Inferencia de NVIDIA (NIM) es una herramienta revolucionaria para los desarrolladores que buscan poner en producción modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto y locales. NIM proporciona un contenedor pre-configurado con motores de inferencia optimizados, lo que permite una implementación simplificada y aumentos de rendimiento sustanciales.

NIM admite una amplia variedad de modelos de IA, incluidos LLM, visión, video, texto a imagen e incluso modelos de plegado de proteínas. Al usar NIM, los desarrolladores pueden esperar una mejora de 3 veces en el rendimiento en comparación con ejecutar los modelos sin optimización.

Para comenzar con NIM, puede explorar los modelos disponibles en el sitio web de NVIDIA y experimentar con ellos usando la interfaz web. Alternativamente, puede integrar NIM en sus propios proyectos utilizando las API de Python, Node.js o shell proporcionadas.

Para la implementación local, puede descargar los contenedores NIM pre-configurados e implementarlos en su propia infraestructura. Esto requiere una licencia de NVIDIA AI Enterprise para la implementación de producción. El proceso implica configurar Docker, proporcionar su clave API y ejecutar el contenedor.

NIM también admite el ajuste fino de sus propios modelos y su implementación utilizando la infraestructura de NIM. Incluso puede ejecutar adaptadores LoRA sobre NIM y escalar su implementación según sus necesidades al implementar en un clúster de Kubernetes.

En general, NVIDIA NIM simplifica la implementación de LLM y otros modelos de IA, convirtiéndolo en una herramienta valiosa para los desarrolladores que buscan llevar sus prototipos a producción y atender a miles o millones de usuarios empresariales.

El Servicio de Inferencia de NVIDIA (NIM) es una herramienta revolucionaria para los desarrolladores que buscan poner en producción modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto y locales. NIM proporciona un contenedor pre-configurado con motores de inferencia optimizados, lo que permite una implementación simplificada y aumentos de rendimiento sustanciales.

Puntos clave de NIM:

• Admite una amplia variedad de modelos de IA, incluidos LLM, visión, video y modelos de texto a imagen
• Ofrece hasta 3 veces más rendimiento en comparación con ejecutar los modelos sin NIM
• Reduce el costo de operación al optimizar la utilización de recursos
• Proporciona API estándar de la industria (p. ej., API de OpenAI) para una fácil integración en sus aplicaciones
• Permite opciones de implementación sin servidor y autoalojada
• Admite el ajuste fino y la cuantificación de sus propios modelos para su implementación

Comenzar con NIM es sencillo. Puede experimentar con los modelos NIM pre-construidos en el sitio web de NVIDIA o integrarlos en sus propios proyectos utilizando los clientes de Python, Node.js o shell proporcionados. Para la implementación local, puede descargar los contenedores Docker pre-configurados e implementarlos en su infraestructura.

En general, NVIDIA NIM simplifica el proceso de poner LLM y otros modelos de IA en producción, convirtiéndolo en una herramienta valiosa para los desarrolladores que desean aprovechar el poder de estos modelos mientras mantienen el control sobre su infraestructura y la seguridad de sus datos.