הטמעת דגמי AI לייצור יכולה להיות משימה מורכבת וקשה. חלק מהאתגרים העיקריים כוללים:

1. יעילות עלויות: הבטחת שההטמעה היא בעלת יעילות עלויות, במיוחד בעת הרחבה לשרת אלפים או מיליוני משתמשים.

2. עיכוב: אופטימיזציה של עיכוב ההסקה כדי לספק חוויית משתמש חלקה.

3. גמישות: התאמה לסוגים שונים של דגמי AI (למשל, שפה, ראייה, וידאו) ודרישותיהם הייחודיות.

4. אבטחה: הבטחת שההטמעה עומדת בתקני אבטחת נתונים וחסיון פרטיות קפדניים.

5. צרכי תשתית: קביעת החומרה, התוכנה והתשתית הענן המתאימות להפעלת הדגמים ביעילות.

6. יכולת להתרחב: תכנון ארכיטקטורה מוגדלת שיכולה לטפל בביקוש גובר של משתמשים.

7. נקודת קצה של הסקה: החלטה על נקודת הקצה האופטימלית להסקה, כגון VLLM, Llama CPP או Hugging Face, כל אחת עם סט משלה של פשרות.

8. מומחיות: דורש מומחיות מיוחדת בתחומים כמו אופטימיזציה של דגם, הטמעת מכולה וניהול תשתית.

אתגרים אלה יכולים להפוך אותה ל"טרחה עצומה" לפתח פתרון מאופטם היטב להטמעת דגמי AI לייצור. זה היכן ש-NVIDIA's Inference Microservice (NIM) יכול להיות משחק מכריע עבור מפתחים.