Развертывание моделей искусственного интеллекта в производственной среде может быть сложной и трудной задачей. Некоторые из ключевых проблем включают:

1. Экономическая эффективность: Обеспечение рентабельности развертывания, особенно при масштабировании для обслуживания тысяч или миллионов пользователей.

2. Задержка: Оптимизация задержки вывода для обеспечения бесперебойного пользовательского опыта.

3. Гибкость: Адаптация к различным типам моделей искусственного интеллекта (например, языковым, визуальным, видео) и их уникальным требованиям.

4. Безопасность: Обеспечение соответствия развертывания строгим стандартам безопасности данных и конфиденциальности.

5. Потребности в инфраструктуре: Определение соответствующего аппаратного, программного и облачного обеспечения для эффективного запуска моделей.

6. Масштабируемость: Проектирование масштабируемой архитектуры, способной справляться с растущим спросом пользователей.

7. Конечная точка вывода: Выбор оптимальной конечной точки вывода, такой как VLLM, Llama CPP или Hugging Face, каждая из которых имеет свои компромиссы.

8. Экспертиза: Необходимость специализированных знаний в областях, таких как оптимизация моделей, развертывание контейнеров и управление инфраструктурой.

Эти проблемы могут сделать "огромной головной болью" разработку хорошо оптимизированного решения для внедрения моделей искусственного интеллекта в производство. Здесь сервис микрообработки вывода NVIDIA (NVIDIA NIM) может стать игровым чейнджером для разработчиков.

Сервис микрообработки вывода NVIDIA (NVIDIA NIM) - это революционный инструмент для разработчиков, стремящихся развернуть крупные языковые модели (LLM) и другие модели искусственного интеллекта в производственной среде. NIM предоставляет предварительно настроенный, оптимизированный контейнер, который упрощает процесс развертывания и предлагает существенные преимущества в производительности и стоимости.

NIM поддерживает широкий спектр моделей искусственного интеллекта, включая LLM, компьютерное зрение, видео, преобразование текста в изображение и даже модели складывания белков. Модели предварительно обучены и оптимизированы для работы на оборудовании NVIDIA, что обеспечивает значительное повышение пропускной способности по сравнению с запуском моделей без NIM. По данным NVIDIA, использование NIM может привести к 3-кратному улучшению пропускной способности для модели Llama 3 с 8 миллиардами инструкций на одном GPU H100.

NIM следует отраслевым стандартным API, таким как API OpenAI, что упрощает интеграцию в существующие проекты. Разработчики могут выбрать использование управляемых NVIDIA серверных API или развернуть предварительно настроенные контейнеры на своей собственной инфраструктуре. Последний вариант требует лицензии NVIDIA AI Enterprise для развертывания в производственной среде.

Чтобы начать работу с NIM, разработчики могут изучить доступные модели на веб-сайте NVIDIA и экспериментировать с ними, используя веб-интерфейс или интегрируя клиентов на Python, Node.js или оболочке в свои проекты. Для локального развертывания можно загрузить и развернуть предварительно настроенные контейнеры Docker на инфраструктуре разработчика.

Сервис микрообработки вывода NVIDIA (NIM) - это революционный инструмент для разработчиков, стремящихся внедрить в производство открытые и локальные крупные языковые модели (LLM). NIM предоставляет предварительно настроенный контейнер с оптимизированными движками вывода, что упрощает процесс развертывания и запуска LLM в масштабе.

Основные преимущества использования NVIDIA NIM для LLM:

1. Повышение производительности: NIM может обеспечить до 3-кратного улучшения пропускной способности по сравнению с запуском LLM без оптимизации, благодаря использованию технологий NVIDIA TensorRT и TensorRT LLM.

2. Экономическая эффективность: Повышение производительности от NIM может значительно снизить стоимость эксплуатации ваших приложений, использующих LLM.

3. Упрощенное развертывание: NIM следует отраслевым стандартным API, таким как API OpenAI, что позволяет легко интегрировать его в вашу существующую инфраструктуру. Вы можете развернуть контейнеры NIM на своей собственной инфраструктуре или использовать управляемые NVIDIA серверные API.

4. Широкая поддержка моделей: NIM поддерживает широкий спектр моделей искусственного интеллекта, включая не только LLM, но также компьютерное зрение, видео и модели преобразования текста в изображение, предоставляя единое решение для развертывания.

5. Оптимизированные модели: NIM поставляется с предварительно оптимизированными версиями популярных LLM, таких как Llama 3, обеспечивая улучшение производительности из коробки.

6. Гибкость: Вы можете дообучать свои собственные модели и развертывать их с помощью NIM, или даже запускать квантованные модели и адаптеры LoRA поверх NIM.

Чтобы начать работу с NVIDIA NIM, вы можете изучить доступные модели NIM на веб-сайте NVIDIA и зарегистрироваться бесплатно, чтобы получить 1000 кредитов на вывод. Затем вы можете либо использовать управляемые NVIDIA серверные API, либо загрузить предварительно настроенные контейнеры Docker для развертывания NIM на своей собственной инфраструктуре.

Сервис микрообработки вывода NVIDIA (NIM) - это революционный инструмент для разработчиков, стремящихся внедрить в производство открытые и локальные крупные языковые модели (LLM). NIM предоставляет предварительно настроенный контейнер с оптимизированными движками вывода, что позволяет упростить развертывание и обеспечить значительное повышение производительности.

NIM поддерживает широкий спектр моделей искусственного интеллекта, включая LLM, компьютерное зрение, видео, преобразование текста в изображение и даже модели складывания белков. Используя NIM, разработчики могут ожидать 3-кратного улучшения пропускной способности по сравнению с запуском моделей без оптимизации.

Чтобы начать работу с NIM, вы можете изучить доступные модели на веб-сайте NVIDIA и экспериментировать с ними, используя веб-интерфейс. Кроме того, вы можете интегрировать NIM в свои собственные проекты, используя предоставленные API на Python, Node.js или оболочке.

Для локального развертывания вы можете загрузить предварительно настроенные контейнеры NIM и развернуть их на своей инфраструктуре. Это требует лицензии NVIDIA AI Enterprise для развертывания в производственной среде. Процесс включает в себя настройку Docker, предоставление вашего API-ключа и запуск контейнера.

NIM также поддерживает дообучение ваших собственных моделей и их развертывание с использованием инфраструктуры NIM. Вы даже можете запускать адаптеры LoRA поверх NIM и масштабировать свое развертывание в соответствии с потребностями, развертывая на кластере Kubernetes.

В целом, NVIDIA NIM упрощает развертывание LLM и других моделей искусственного интеллекта, делая его ценным инструментом для разработчиков, стремящихся перевести свои прототипы в производство и обслуживать тысячи или миллионы корпоративных пользователей.

Сервис микрообработки вывода NVIDIA (NIM) - это революционный инструмент для разработчиков, стремящихся внедрить в производство открытые и локальные крупные языковые модели (LLM). NIM предоставляет предварительно настроенный контейнер с оптимизированными движками вывода, что упрощает развертывание и обеспечивает значительное повышение производительности.

Основные особенности NIM:

• Поддерживает широкий спектр моделей искусственного интеллекта, включая LLM, компьютерное зрение, видео и модели преобразования текста в изображение
• Обеспечивает до 3-кратного улучшения пропускной способности по сравнению с запуском моделей без NIM
• Снижает стоимость эксплуатации за счет оптимизации использования ресурсов
• Предоставляет отраслевые стандартные API (например, API OpenAI) для легкой интеграции в ваши приложения
• Позволяет использовать как серверные, так и самостоятельно развернутые варианты развертывания
• Поддерживает дообучение и квантование ваших собственных моделей для развертывания

Начать работу с NIM просто. Вы можете экспериментировать с готовыми моделями NIM на веб-сайте NVIDIA или интегрировать их в свои собственные проекты, используя предоставленные клиенты на Python, Node.js или оболочке. Для самостоятельного развертывания вы можете загрузить предварительно настроенные контейнеры Docker и развернуть их на своей инфраструктуре.

В целом, NVIDIA NIM упрощает процесс внедрения LLM и других моделей искусственного интеллекта в производство, делая его ценным инструментом для разработчиков, которые хотят использовать мощь этих моделей, сохраняя контроль над своей инфраструктурой и безопасностью данных.