Att distribuera AI-modeller till produktion kan vara en komplex och utmanande uppgift. Några av de viktigaste utmaningarna inkluderar:

1. Kostnadseffektivitet: Att säkerställa att distributionen är kostnadseffektiv, särskilt när den skalas för att betjäna tusentals eller miljoner användare.

2. Fördröjning: Att optimera inferensfördröjningen för att ge en sömlös användarupplevelse.

3. Flexibilitet: Att hantera olika typer av AI-modeller (t.ex. språk, vision, video) och deras unika krav.

4. Säkerhet: Att säkerställa att distributionen följer strikta standarder för datasäkerhet och integritet.

5. Infrastrukturbehov: Att avgöra lämplig maskin-, program- och molninfrastruktur för att köra modellerna effektivt.

6. Skalbarhet: Att utforma en skalbar arkitektur som kan hantera ökande användarbehov.

7. Inferensslutpunkt: Att besluta om den optimala inferensslutpunkten, såsom VLLM, Llama CPP eller Hugging Face, var och en med sina egna avvägningar.

8. Expertis: Kräver specialiserad expertis inom områden som modelloptimering, containerimplementering och infrastrukturhantering.

Dessa utmaningar kan göra det till en "enorm besvär" att komma fram till en väl optimerad lösning för att sätta AI-modeller i produktion. Det är här NVIDIA's Inference Microservice (NIM) kan vara ett spel-förändrande verktyg för utvecklare.

NVIDIA Inference Microservice (NVIDIA NIM) är ett spel-förändrande verktyg för utvecklare som letar efter att distribuera stora språkmodeller (LLM) och andra AI-modeller i produktion. NIM tillhandahåller en förkonfigurerad, optimerad container som förenklar distributionsprocessen och erbjuder betydande prestanda- och kostnadsfördelar.

NIM stöder ett brett utbud av AI-modeller, inklusive LLM, vision, video, text-till-bild och till och med proteinvikningsmodeller. Modellerna är förtränade och optimerade för att köras på NVIDIA-hårdvara, vilket ger en betydande ökning i genomströmning jämfört med att köra modellerna utan NIM. Enligt NVIDIA kan användning av NIM resultera i en 3-faldig förbättring av genomströmningen för en Llama 3 8 miljarder instruktionsmodell på en enskild H100 GPU.

NIM följer branschstandarder-API:er, såsom OpenAI-API:et, vilket gör det enkelt att integrera i befintliga projekt. Utvecklare kan välja att använda NVIDIA-hanterade serverless-API:er eller distribuera de förkonfigurerade containrarna på sin egen infrastruktur. Det senare alternativet kräver en NVIDIA AI Enterprise-licens för produktionsdistribution.

NVIDIA Inference Microservice (NIM) är ett spel-förändrande verktyg för utvecklare som letar efter att produktionisera öppen källkod och lokala stora språkmodeller (LLM). NIM tillhandahåller en förkonfigurerad container med optimerade inferensmotorer, vilket gör det enkelt att distribuera och köra LLM i stor skala.

Huvudfördelar med att använda NVIDIA NIM för LLM:

1. Prestandaökning: NIM kan ge upp till 3 gånger förbättring i genomströmning jämfört med att köra LLM utan optimering, tack vare användningen av NVIDIA's TensorRT och TensorRT LLM-teknologier.

2. Kostnadseffektivitet: Prestandaökningen från NIM kan avsevärt minska kostnaderna för att driva dina LLM-drivna applikationer.

3. Förenklad distribution: NIM följer branschstandarder-API:er, såsom OpenAI-API:et, vilket gör det enkelt att integrera det i din befintliga infrastruktur. Du kan distribuera NIM-containrar på din egen infrastruktur eller använda NVIDIA-hanterade serverless-API:er.

4. Brett modellstöd: NIM stöder ett brett utbud av AI-modeller, inklusive inte bara LLM utan även vision, video och text-till-bild-modeller, vilket ger en enhetlig distributionslösning.

5. Optimerade modeller: NIM kommer med föroptimerade versioner av populära LLM, såsom Llama 3, vilket ger prestanda-förbättringar direkt.

NVIDIA Inference Microservice (NIM) är ett spel-förändrande verktyg för utvecklare som letar efter att produktionisera öppen källkod och lokala stora språkmodeller (LLM). NIM tillhandahåller en förkonfigurerad container med optimerade inferensmotorer, vilket möjliggör förenklad distribution och betydande prestandaökningar.

NIM stöder en bred variation av AI-modeller, inklusive LLM, vision, video, text-till-bild och till och med proteinvikningsmodeller. Genom att använda NIM kan utvecklare förvänta sig en 3-faldig förbättring i genomströmning jämfört med att köra modellerna utan optimering.

För att komma igång med NIM kan du utforska de tillgängliga modellerna på NVIDIA:s webbplats och experimentera med dem med hjälp av webbgränssnittet. Alternativt kan du integrera NIM i dina egna projekt med hjälp av de tillhandahållna Python-, Node.js- eller shell-baserade API:erna.

För lokal distribution kan du ladda ner de förkonfigurerade NIM-containrarna och distribuera dem på din egen infrastruktur. Detta kräver en NVIDIA AI Enterprise-licens för produktionsdistribution. Processen innebär att ställa in Docker, tillhandahålla ditt API-nyckel och köra containern.

NIM stöder även finslipning av dina egna modeller och distribution av dem med hjälp av NIM-infrastrukturen. Du kan till och med köra LoRA-adaptrar ovanpå NIM och skala din distribution baserat på dina behov genom att distribuera på en Kubernetes-kluster.

Sammanfattningsvis förenklar NVIDIA NIM distributionen av LLM och andra AI-modeller, vilket gör det till ett värdefullt verktyg för utvecklare som letar efter att ta sina prototyper till produktion och betjäna tusentals eller miljoner företagskunder.

NVIDIA Inference Microservice (NIM) är ett spel-förändrande verktyg för utvecklare som letar efter att produktionisera öppen källkod och lokala stora språkmodeller (LLM). NIM tillhandahåller en förkonfigurerad container med optimerade inferensmotorer, vilket möjliggör förenklad distribution och betydande prestandaökningar.

Nyckelhöjdpunkter för NIM:

• Stöder en bred variation av AI-modeller, inklusive LLM, vision, video och text-till-bild-modeller
• Erbjuder upp till 3 gånger förbättring i genomströmning jämfört med att köra modellerna utan NIM
• Minskar driftskostnaderna genom att optimera resursanvändningen
• Tillhandahåller branschstandarder-API:er (t.ex. OpenAI-API) för enkel integrering i dina applikationer
• Möjliggör både serverless- och självhanterad distributionsalternativ
• Stöder finslipning och kvantisering av dina egna modeller för distribution

Att komma igång med NIM är rakt fram. Du kan experimentera med de förbyggda NIM-modellerna på NVIDIA:s webbplats eller integrera dem i dina egna projekt med hjälp av de tillhandahållna Python-, Node.js- eller shell-baserade klienterna. För självhanterad distribution kan du ladda ner de förkonfigurerade Docker-containrarna och distribuera dem på din infrastruktur.

Sammanfattningsvis förenklar NVIDIA NIM processen att sätta LLM och andra AI-modeller i produktion, vilket gör det till ett värdefullt verktyg för utvecklare som vill dra nytta av kraften i dessa modeller samtidigt som de behåller kontroll över sin infrastruktur och datasäkerhet.