Le déploiement de modèles d'IA en production peut être une tâche complexe et difficile. Parmi les principaux défis, on peut citer :

1. Rentabilité : Assurer que le déploiement soit rentable, surtout lors de la mise à l'échelle pour desservir des milliers ou des millions d'utilisateurs.

2. Latence : Optimiser la latence d'inférence pour offrir une expérience utilisateur fluide.

3. Flexibilité : Accueillir différents types de modèles d'IA (par exemple, langage, vision, vidéo) et leurs exigences uniques.

4. Sécurité : S'assurer que le déploiement respecte des normes strictes en matière de sécurité et de confidentialité des données.

5. Besoins en infrastructure : Déterminer le matériel, les logiciels et l'infrastructure cloud appropriés pour exécuter les modèles de manière efficace.

6. Évolutivité : Concevoir une architecture évolutive capable de gérer une demande croissante des utilisateurs.

7. Point de terminaison d'inférence : Décider du point de terminaison d'inférence optimal, comme VLLM, Llama CPP ou Hugging Face, chacun avec ses propres compromis.

8. Expertise : Nécessiter une expertise spécialisée dans des domaines tels que l'optimisation des modèles, le déploiement de conteneurs et la gestion de l'infrastructure.

Ces défis peuvent faire du déploiement de modèles d'IA en production une "énorme corvée". C'est là que le service d'inférence NVIDIA (NIM) peut être un jeu gagnant pour les développeurs.

Le service d'inférence NVIDIA (NVIDIA NIM) est un outil révolutionnaire pour les développeurs qui cherchent à déployer des modèles de langage à grande échelle (LLM) et d'autres modèles d'IA en production. NIM fournit un conteneur pré-configuré et optimisé qui simplifie le processus de déploiement et offre des avantages substantiels en termes de performances et de coûts.

NIM prend en charge une large gamme de modèles d'IA, notamment des LLM, de la vision, de la vidéo, de la conversion texte-image et même des modèles de repliement de protéines. Les modèles sont pré-entraînés et optimisés pour fonctionner sur le matériel NVIDIA, offrant ainsi un gain de débit substantiel par rapport à l'exécution des modèles sans NIM. Selon NVIDIA, l'utilisation de NIM peut entraîner une amélioration du débit de 3 fois pour un modèle Llama 3 de 8 milliards d'instructions sur un seul GPU H100.

NIM suit les API standard de l'industrie, comme l'API OpenAI, ce qui facilite son intégration dans les projets existants. Les développeurs peuvent choisir d'utiliser les API serverless gérées par NVIDIA ou de déployer les conteneurs pré-configurés sur leur propre infrastructure. Cette dernière option nécessite une licence NVIDIA AI Enterprise pour le déploiement en production.

Le service d'inférence NVIDIA (NIM) est un outil révolutionnaire pour les développeurs qui cherchent à mettre en production des modèles de langage à grande échelle (LLM) open source et locaux. NIM fournit un conteneur pré-configuré avec des moteurs d'inférence optimisés, facilitant ainsi le déploiement et l'exécution des LLM à grande échelle.

Principaux avantages de l'utilisation de NVIDIA NIM pour les LLM :

1. Amélioration des performances : NIM peut offrir jusqu'à 3 fois plus de débit par rapport à l'exécution des LLM sans optimisation, grâce à l'utilisation des technologies NVIDIA TensorRT et TensorRT LLM.

2. Rentabilité : L'amélioration des performances de NIM peut réduire considérablement le coût d'exploitation de vos applications alimentées par les LLM.

3. Déploiement simplifié : NIM suit les API standard de l'industrie, comme l'API OpenAI, vous permettant de l'intégrer facilement dans votre infrastructure existante. Vous pouvez déployer les conteneurs NIM sur votre propre infrastructure ou utiliser les API serverless gérées par NVIDIA.

4. Prise en charge de nombreux modèles : NIM prend en charge une large gamme de modèles d'IA, notamment les LLM, la vision, la vidéo et les modèles de conversion texte-image, offrant une solution de déploiement unifiée.

5. Modèles optimisés : NIM comprend des versions pré-optimisées de LLM populaires, comme Llama 3, offrant des améliorations de performances immédiates.

6. Flexibilité : Vous pouvez affiner vos propres modèles et les déployer à l'aide de NIM, ou même exécuter des modèles quantifiés et des adaptateurs LoRA sur NIM.

Le service d'inférence NVIDIA (NIM) est un outil révolutionnaire pour les développeurs qui cherchent à mettre en production des modèles de langage à grande échelle (LLM) open source et locaux. NIM fournit un conteneur pré-configuré avec des moteurs d'inférence optimisés, permettant un déploiement simplifié et des gains de performances substantiels.

NIM prend en charge une grande variété de modèles d'IA, notamment les LLM, la vision, la vidéo, la conversion texte-image et même les modèles de repliement de protéines. En utilisant NIM, les développeurs peuvent s'attendre à une amélioration du débit de 3 fois par rapport à l'exécution des modèles sans optimisation.

Pour commencer avec NIM, vous pouvez explorer les modèles disponibles sur le site Web de NVIDIA et les expérimenter à l'aide de l'interface Web. Vous pouvez également intégrer NIM dans vos propres projets en utilisant les API Python, Node.js ou shell fournies.

Pour un déploiement local, vous pouvez télécharger les conteneurs NIM pré-configurés et les déployer sur votre propre infrastructure. Cela nécessite une licence NVIDIA AI Enterprise pour le déploiement en production. Le processus implique la configuration de Docker, la fourniture de votre clé API et l'exécution du conteneur.

NIM prend également en charge l'affinage de vos propres modèles et leur déploiement à l'aide de l'infrastructure NIM. Vous pouvez même exécuter des adaptateurs LoRA sur NIM et mettre à l'échelle votre déploiement en fonction de vos besoins en les déployant sur un cluster Kubernetes.

Dans l'ensemble, NVIDIA NIM simplifie le déploiement des LLM et d'autres modèles d'IA, en faisant un outil précieux pour les développeurs qui cherchent à faire passer leurs prototypes en production et à servir des milliers ou des millions d'utilisateurs d'entreprise.

Le service d'inférence NVIDIA (NIM) est un outil révolutionnaire pour les développeurs qui cherchent à mettre en production des modèles de langage à grande échelle (LLM) open source et locaux. NIM fournit un conteneur pré-configuré avec des moteurs d'inférence optimisés, permettant un déploiement simplifié et des gains de performances substantiels.

Points clés de NIM :

• Prend en charge une grande variété de modèles d'IA, notamment les LLM, la vision, la vidéo et les modèles de conversion texte-image
• Offre jusqu'à 3 fois plus d'amélioration du débit par rapport à l'exécution des modèles sans NIM
• Réduit les coûts d'exploitation en optimisant l'utilisation des ressources
• Fournit des API standard de l'industrie (par exemple, l'API OpenAI) pour une intégration facile dans vos applications
• Permet des options de déploiement serverless et auto-hébergé
• Prend en charge l'affinage et la quantification de vos propres modèles pour le déploiement

Le démarrage avec NIM est simple. Vous pouvez expérimenter les modèles NIM préexistants sur le site Web de NVIDIA ou les intégrer dans vos propres projets à l'aide des clients Python, Node.js ou shell fournis. Pour un déploiement auto-hébergé, vous pouvez télécharger les conteneurs Docker pré-configurés et les déployer sur votre infrastructure.

Dans l'ensemble, NVIDIA NIM simplifie le processus de mise en production des LLM et d'autres modèles d'IA, en faisant un outil précieux pour les développeurs qui souhaitent tirer parti de la puissance de ces modèles tout en conservant le contrôle sur leur infrastructure et la sécurité de leurs données.