프로덕션에 AI 모델을 배포하는 것은 복잡하고 어려운 작업일 수 있습니다. 주요 과제에는 다음이 포함됩니다:

1. 비용 효율성: 수천 명 또는 수백만 명의 사용자에게 서비스를 제공할 때 배포가 비용 효과적이도록 하는 것.

2. 지연 시간: 사용자 경험을 원활하게 제공하기 위해 추론 지연 시간을 최적화하는 것.

3. 유연성: 언어, 비전, 비디오 등 다양한 유형의 AI 모델과 해당 고유한 요구 사항을 수용하는 것.

4. 보안: 배포가 엄격한 데이터 보안 및 개인정보 보호 표준을 준수하도록 하는 것.

5. 인프라 요구 사항: 모델을 효율적으로 실행하기 위한 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 클라우드 인프라를 결정하는 것.

6. 확장성: 증가하는 사용자 수요를 처리할 수 있는 확장 가능한 아키텍처를 설계하는 것.

7. 추론 엔드포인트: VLLM, Llama CPP 또는 Hugging Face 등 각각 고유한 트레이드오프가 있는 최적의 추론 엔드포인트를 결정하는 것.

8. 전문성: 모델 최적화, 컨테이너 배포 및 인프라 관리 등 전문 분야의 전문성이 필요한 것.

이러한 과제로 인해 AI 모델을 프로덕션에 투입하기 위한 최적화된 솔루션을 마련하는 것이 "엄청난 골치 아픈 일"이 될 수 있습니다. 이 부분에서 NVIDIA의 Inference Microservice(NIM)가 개발자들에게 게임 체인저가 될 수 있습니다.

NVIDIA Inference Microservice(NVIDIA NIM)는 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 AI 모델을 프로덕션에 배포하려는 개발자들을 위한 게임 체인저 도구입니다. NIM은 사전 구성되고 최적화된 컨테이너를 제공하여 배포 프로세스를 간소화하고 상당한 성능 및 비용 혜택을 제공합니다.

NIM은 LLM, 비전, 비디오, 텍스트-이미지 변환 및 단백질 접힘 모델 등 다양한 AI 모델을 지원합니다. 이 모델들은 NVIDIA 하드웨어에 맞춰 사전 학습 및 최적화되어 있어 NIM 없이 모델을 실행할 때보다 처리량이 크게 향상됩니다. NVIDIA에 따르면 NIM을 사용하면 단일 H100 GPU에서 Llama 3 80억 명령 모델의 처리량이 3배 향상될 수 있습니다.

NIM은 OpenAI API와 같은 업계 표준 API를 따르므로 기존 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다. 개발자는 NVIDIA 관리 서버리스 API를 사용하거나 자체 인프라에 사전 구성된 컨테이너를 배포할 수 있습니다. 후자의 경우 프로덕션 배포를 위해 NVIDIA AI Enterprise 라이선스가 필요합니다.

NIM 시작하려면 NVIDIA 웹사이트에서 사용 가능한 모델을 탐색하고 웹 기반 인터페이스 또는 Python, Node.js, 셸 기반 클라이언트를 통해 실험해볼 수 있습니다. 로컬 배포의 경우 사전 구성된 Docker 컨테이너를 다운로드하여 개발자 인프라에 배포할 수 있습니다.

NIM의 유연성, 성능 및 사용 편의성은 오픈소스 및 로컬 LLM과 기타 AI 모델을 프로덕션화하려는 개발자들에게 게임 체인저가 될 수 있습니다. 배포 프로세스를 간소화하고 최적화된 모델을 제공함으로써 NIM은 개발자들이 기반 인프라와 최적화 과제에 대해 걱정하지 않고 애플리케이션 구축에 집중할 수 있게 해줍니다.

NVIDIA Inference Microservice(NIM)는 오픈소스 및 로컬 대규모 언어 모델(LLM)을 프로덕션화하려는 개발자들을 위한 게임 체인저 도구입니다. NIM은 최적화된 추론 엔진이 포함된 사전 구성된 컨테이너를 제공하여 LLM 배포와 실행을 간소화합니다.

LLM에 NVIDIA NIM을 사용하는 주요 이점:

1. 성능 향상: NIM은 NVIDIA의 TensorRT 및 TensorRT LLM 기술을 활용하여 LLM을 최적화함으로써 최대 3배의 처리량 향상을 제공할 수 있습니다.

2. 비용 효율성: NIM의 성능 향상은 LLM 기반 애플리케이션의 운영 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

3. 간소화된 배포: NIM은 OpenAI API와 같은 업계 표준 API를 따르므로 기존 인프라에 쉽게 통합할 수 있습니다. 자체 인프라에 NIM 컨테이너를 배포하거나 NVIDIA 관리 서버리스 API를 사용할 수 있습니다.

4. 광범위한 모델 지원: NIM은 LLM뿐만 아니라 비전, 비디오, 텍스트-이미지 모델 등 다양한 AI 모델을 지원하여 통합 배포 솔루션을 제공합니다.

5. 최적화된 모델: NIM에는 Llama 3와 같은 인기 있는 LLM의 사전 최적화된 버전이 포함되어 있어 즉시 성능 향상을 제공합니다.

6. 유연성: 자체 모델을 미세 조정하여 NIM에 배포하거나 양자화 모델 및 LoRA 어댑터를 NIM 위에서 실행할 수 있습니다.

NVIDIA NIM 시작하려면 NVIDIA 웹사이트에서 사용 가능한 NIM 모델을 탐색하고 무료로 1,000개의 추론 크레딧에 액세스할 수 있습니다. 그런 다음 NVIDIA 관리 서버리스 API를 사용하거나 자체 인프라에 배포할 수 있도록 사전 구성된 Docker 컨테이너를 다운로드할 수 있습니다.

NVIDIA Inference Microservice(NIM)는 오픈소스 및 로컬 대규모 언어 모델(LLM)을 프로덕션화하려는 개발자들을 위한 게임 체인저 도구입니다. NIM은 최적화된 추론 엔진이 포함된 사전 구성된 컨테이너를 제공하여 배포를 간소화하고 성능을 크게 향상시킵니다.

NIM은 LLM, 비전, 비디오, 텍스트-이미지 변환 및 단백질 접힘 모델 등 다양한 AI 모델을 지원합니다. NIM을 사용하면 최적화 없이 모델을 실행할 때보다 최대 3배의 처리량 향상을 기대할 수 있습니다.

NIM 시작하려면 NVIDIA 웹사이트에서 사용 가능한 모델을 탐색하고 웹 기반 인터페이스를 통해 실험해볼 수 있습니다. 또한 제공된 Python, Node.js 또는 셸 기반 API를 사용하여 자체 프로젝트에 NIM을 통합할 수 있습니다.

로컬 배포의 경우 사전 구성된 NIM 컨테이너를 다운로드하여 자체 인프라에 배포할 수 있습니다. 이 경우 프로덕션 배포를 위해 NVIDIA AI Enterprise 라이선스가 필요합니다. 이 프로세스에는 Docker 설정, API 키 제공 및 컨테이너 실행이 포함됩니다.

NIM은 자체 모델을 미세 조정하여 NIM 인프라에 배포하는 것도 지원합니다. 또한 LoRA 어댑터를 NIM 위에서 실행하고 Kubernetes 클러스터에 배포하여 요구 사항에 따라 배포를 확장할 수 있습니다.

전반적으로 NVIDIA NIM은 LLM 및 기타 AI 모델의 배포를 간소화하여 프로토타입을 프로덕션으로 전환하고 수천 명 또는 수백만 명의 엔터프라이즈 사용자에게 서비스를 제공하려는 개발자들에게 귀중한 도구가 됩니다.

NVIDIA Inference Microservice(NIM)는 오픈소스 및 로컬 대규모 언어 모델(LLM)을 프로덕션화하려는 개발자들을 위한 게임 체인저 도구입니다. NIM은 최적화된 추론 엔진이 포함된 사전 구성된 컨테이너를 제공하여 배포를 간소화하고 성능을 크게 향상시킵니다.

NIM의 주요 특징:

• LLM, 비전, 비디오, 텍스트-이미지 모델 등 다양한 AI 모델을 지원
• NIM 없이 모델을 실행할 때보다 최대 3배의 처리량 향상 제공
• 리소스 활용도 최적화를 통해 운영 비용 절감
• 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있는 OpenAI API와 같은 업계 표준 API 제공
• 서버리스 및 자체 호스팅 배포 옵션 제공
• 자체 모델의 미세 조정 및 양자화 지원

NIM 시작하기는 간단합니다. NVIDIA 웹사이트에서 사전 구축된 NIM 모델을 실험하거나 제공된 Python, Node.js 또는 셸 기반 클라이언트를 사용하여 자체 프로젝트에 통합할 수 있습니다. 자체 호스팅 배포의 경우 사전 구성된 Docker 컨테이너를 다운로드하여 자체 인프라에 배포할 수 있습니다.

전반적으로 NVIDIA NIM은 LLM 및 기타 AI 모델을 프로덕션에 투입하는 과정을 간소화하여 이러한 모델의 힘을 활용하면서도 자체 인프라와 데이터 보안을 유지하고자 하는 개발자들에게 귀중한 도구가 됩니다.