Il dispiegamento di modelli AI in produzione può essere un compito complesso e impegnativo. Alcune delle principali sfide includono:

1. Efficienza dei costi: Garantire che il dispiegamento sia conveniente, soprattutto quando si passa a servire migliaia o milioni di utenti.

2. Latenza: Ottimizzare la latenza di inferenza per fornire un'esperienza utente senza soluzione di continuità.

3. Flessibilità: Adattarsi a diversi tipi di modelli AI (ad esempio, linguaggio, visione, video) e alle loro esigenze uniche.

4. Sicurezza: Garantire che il dispiegamento rispetti rigorosi standard di sicurezza e privacy dei dati.

5. Esigenze di infrastruttura: Determinare l'hardware, il software e l'infrastruttura cloud appropriati per eseguire i modelli in modo efficiente.

6. Scalabilità: Progettare un'architettura scalabile in grado di gestire una domanda crescente degli utenti.

7. Endpoint di inferenza: Decidere sull'endpoint di inferenza ottimale, come VLLM, Llama CPP o Hugging Face, ognuno con il proprio set di compromessi.

8. Competenze: Richiedere competenze specializzate in aree come l'ottimizzazione dei modelli, il dispiegamento dei container e la gestione dell'infrastruttura.

Queste sfide possono rendere un "enorme fastidio" trovare una soluzione ben ottimizzata per mettere i modelli AI in produzione. Qui entra in gioco il servizio di inferenza NVIDIA (NIM), che può essere un vero e proprio punto di svolta per gli sviluppatori.

Il servizio di inferenza NVIDIA (NVIDIA NIM) è uno strumento rivoluzionario per gli sviluppatori che cercano di dispiegare modelli di linguaggio su larga scala (LLM) e altri modelli AI in produzione. NIM fornisce un container pre-configurato e ottimizzato che semplifica il processo di dispiegamento e offre vantaggi sostanziali in termini di prestazioni e costi.

NIM supporta una vasta gamma di modelli AI, tra cui LLM, visione, video, text-to-image e persino modelli di piegatura delle proteine. I modelli sono pre-addestrati e ottimizzati per essere eseguiti su hardware NVIDIA, fornendo un notevole aumento della capacità di elaborazione rispetto all'esecuzione dei modelli senza NIM. Secondo NVIDIA, l'utilizzo di NIM può comportare un miglioramento delle prestazioni fino a 3 volte per un modello Llama 3 da 8 miliardi di istruzioni su una singola GPU H100.

NIM segue le API standard del settore, come l'API OpenAI, rendendo facile l'integrazione nei progetti esistenti. Gli sviluppatori possono scegliere di utilizzare le API serverless gestite da NVIDIA o dispiegare i container pre-configurati sulla propria infrastruttura. Quest'ultima opzione richiede una licenza NVIDIA AI Enterprise per il dispiegamento in produzione.

Il servizio di inferenza NVIDIA (NIM) è uno strumento rivoluzionario per gli sviluppatori che cercano di mettere in produzione modelli di linguaggio su larga scala (LLM) open source e locali. NIM fornisce un container pre-configurato con motori di inferenza ottimizzati, semplificando il processo di dispiegamento e l'esecuzione degli LLM su larga scala.

Principali vantaggi dell'utilizzo di NVIDIA NIM per gli LLM:

1. Miglioramento delle prestazioni: NIM può fornire fino a un miglioramento delle prestazioni di 3 volte rispetto all'esecuzione degli LLM senza ottimizzazione, grazie all'utilizzo delle tecnologie NVIDIA TensorRT e TensorRT LLM.

2. Efficienza dei costi: Il miglioramento delle prestazioni di NIM può ridurre significativamente i costi di gestione delle tue applicazioni alimentate da LLM.

3. Dispiegamento semplificato: NIM segue le API standard del settore, come l'API OpenAI, consentendoti di integrarlo facilmente nella tua infrastruttura esistente. Puoi dispiegare i container NIM sulla tua infrastruttura o utilizzare le API serverless gestite da NVIDIA.

4. Ampio supporto per i modelli: NIM supporta una vasta gamma di modelli AI, non solo LLM, ma anche modelli di visione, video e text-to-image, fornendo una soluzione di dispiegamento unificata.

5. Modelli ottimizzati: NIM include versioni pre-ottimizzate di popolari LLM, come Llama 3, offrendo miglioramenti delle prestazioni out-of-the-box.

6. Flessibilità: Puoi perfezionare i tuoi modelli e disporli utilizzando NIM, o anche eseguire modelli quantizzati e adattatori LoRA su NIM.

Il servizio di inferenza NVIDIA (NIM) è uno strumento rivoluzionario per gli sviluppatori che cercano di mettere in produzione modelli di linguaggio su larga scala (LLM) open source e locali. NIM fornisce un container pre-configurato con motori di inferenza ottimizzati, consentendo un dispiegamento semplificato e notevoli miglioramenti delle prestazioni.

NIM supporta una vasta varietà di modelli AI, tra cui LLM, visione, video, text-to-image e persino modelli di piegatura delle proteine. Utilizzando NIM, gli sviluppatori possono aspettarsi un miglioramento delle prestazioni di 3 volte rispetto all'esecuzione dei modelli senza ottimizzazione.

Per iniziare con NIM, puoi esplorare i modelli disponibili sul sito web di NVIDIA ed esperimentare con essi utilizzando l'interfaccia web. In alternativa, puoi integrare NIM nei tuoi progetti utilizzando le API Python, Node.js o basate su shell fornite.

Per il dispiegamento locale, puoi scaricare i container NIM pre-configurati e disporli sulla tua infrastruttura. Questo richiede una licenza NVIDIA AI Enterprise per il dispiegamento in produzione. Il processo prevede la configurazione di Docker, la fornitura della tua chiave API e l'esecuzione del container.

NIM supporta anche il perfezionamento dei tuoi modelli e il loro dispiegamento utilizzando l'infrastruttura NIM. Puoi persino eseguire adattatori LoRA su NIM e scalare il tuo dispiegamento in base alle tue esigenze, distribuendo su un cluster Kubernetes.

Il servizio di inferenza NVIDIA (NIM) è uno strumento rivoluzionario per gli sviluppatori che cercano di mettere in produzione modelli di linguaggio su larga scala (LLM) open source e locali. NIM fornisce un container pre-configurato con motori di inferenza ottimizzati, consentendo un dispiegamento semplificato e notevoli miglioramenti delle prestazioni.

Punti salienti di NIM:

• Supporta una vasta gamma di modelli AI, tra cui LLM, visione, video e modelli text-to-image
• Offre fino a 3 volte il miglioramento delle prestazioni rispetto all'esecuzione dei modelli senza NIM
• Riduce i costi di gestione ottimizzando l'utilizzo delle risorse
• Fornisce API standard del settore (ad es. API OpenAI) per una facile integrazione nelle tue applicazioni
• Consente opzioni di dispiegamento sia serverless che self-hosted
• Supporta il perfezionamento e la quantizzazione dei tuoi modelli per il dispiegamento

Initiare con NIM è semplice. Puoi sperimentare i modelli NIM pre-costruiti sul sito web di NVIDIA o integrarli nei tuoi progetti utilizzando i client Python, Node.js o basati su shell forniti. Per il dispiegamento self-hosted, puoi scaricare i container Docker pre-configurati e disporli sulla tua infrastruttura.

In generale, NVIDIA NIM semplifica il processo di messa in produzione di LLM e altri modelli AI, rendendolo uno strumento prezioso per gli sviluppatori che vogliono sfruttare la potenza di questi modelli mantenendo il controllo sulla loro infrastruttura e sulla sicurezza dei dati.