将 AI 模型部署到生产环境中可能是一项复杂且具有挑战性的任务。一些关键挑战包括:

1. 成本效率: 确保部署具有成本效益,特别是在扩展到服务数千或数百万用户时。

2. 延迟: 优化推理延迟,以提供无缝的用户体验。

3. 灵活性: 适应不同类型的 AI 模型(如语言、视觉、视频)及其独特的需求。

4. 安全性: 确保部署符合严格的数据安全和隐私标准。

5. 基础设施需求: 确定运行模型有效所需的硬件、软件和云基础设施。

6. 可扩展性: 设计一个可扩展的架构,能够处理不断增加的用户需求。

7. 推理端点: 决定最佳的推理端点,如 VLLM、Llama CPP 或 Hugging Face,每个端点都有其自身的权衡。

8. 专业知识: 需要在模型优化、容器部署和基础设施管理等领域拥有专业知识。

这些挑战可能会使得为 AI 模型开发一个优化的生产解决方案成为一个"巨大的麻烦"。这就是 NVIDIA 的推理微服务 (NIM) 可能成为开发者游戏规则改变者的地方。

NVIDIA 推理微服务 (NVIDIA NIM) 是一款为开发者寻求部署大型语言模型 (LLM) 和其他 AI 模型于生产环境而设计的游戏规则改变者工具。NIM 提供了一个预配置的、经过优化的容器,简化了部署过程,并提供了显著的性能和成本优势。

NIM 支持广泛的 AI 模型,包括 LLM、视觉、视频、文本到图像,甚至蛋白质折叠模型。这些模型都是预训练和经过优化,可在 NVIDIA 硬件上运行,与不使用 NIM 运行模型相比,可提供显著的吞吐量提升。据 NVIDIA 称,使用 NIM 可在单个 H100 GPU 上将 Llama 3 8 亿指令模型的吞吐量提高 3 倍。

NIM 遵循行业标准 API,如 OpenAI API,使其易于集成到现有项目中。开发者可以选择使用 NVIDIA 管理的无服务器 API 或在自己的基础设施上部署预配置的容器。后者选项需要 NVIDIA AI Enterprise 许可证用于生产部署。

要开始使用 NIM,开发者可以探索 NVIDIA 网站上提供的可用模型,并使用基于 Web 的界面或将 Python、Node.js 或基于 shell 的客户端集成到他们的项目中进行试验。对于本地部署,可以下载预配置的 Docker 容器并部署在开发者的基础设施上。

NIM 的灵活性、性能和易用性使其成为开发者寻求将开源和本地 LLM 以及其他 AI 模型投入生产的游戏规则改变者。通过简化部署过程并提供优化的模型,NIM 可以帮助开发者专注于构建他们的应用程序,而不必担心底层基础设施和优化挑战。

NVIDIA 推理微服务 (NIM) 是一款为开发者寻求将开源和本地大型语言模型 (LLM) 投入生产而设计的游戏规则改变者工具。NIM 提供了一个预配置的容器,内置了经过优化的推理引擎,使部署和运行 LLM 变得更加简单。

使用 NVIDIA NIM 进行 LLM 部署的主要优势:

1. 性能提升: 与不进行优化的情况下运行 LLM 相比,NIM 可提供高达 3 倍的吞吐量提升,这要归功于 NVIDIA 的 TensorRT 和 TensorRT LLM 技术。

2. 成本效率: NIM 带来的性能提升可显著降低运行 LLM 驱动应用程序的成本。

3. 简化部署: NIM 遵循行业标准 API,如 OpenAI API,使您能够轻松地将其集成到现有基础设施中。您可以在自己的基础设施上部署 NIM 容器,也可以使用 NVIDIA 管理的无服务器 API。

4. 广泛的模型支持: NIM 支持广泛的 AI 模型,不仅包括 LLM,还包括视觉、视频和文本到图像模型,提供了一个统一的部署解决方案。

5. 经过优化的模型: NIM 附带了流行 LLM 模型(如 Llama 3)的预优化版本,提供开箱即用的性能改善。

6. 灵活性: 您可以微调自己的模型并使用 NIM 部署它们,甚至可以在 NIM 之上运行量化模型和 LoRA 适配器。

要开始使用 NVIDIA NIM,您可以探索 NVIDIA 网站上提供的 NIM 模型,并注册免费访问 1,000 个推理积分。然后,您可以使用 NVIDIA 管理的无服务器 API,或下载预配置的 Docker 容器在自己的基础设施上部署 NIM。

NVIDIA 推理微服务 (NIM) 是一款为开发者寻求将开源和本地大型语言模型 (LLM) 投入生产而设计的游戏规则改变者工具。NIM 提供了一个预配置的容器,内置了经过优化的推理引擎,使部署和运行 LLM 变得更加简单,并带来了显著的性能提升。

NIM 支持广泛的 AI 模型,包括 LLM、视觉、视频、文本到图像,甚至蛋白质折叠模型。使用 NIM,开发者可以预期吞吐量提高 3 倍,相比于不进行优化的情况下运行这些模型。

要开始使用 NIM,您可以探索 NVIDIA 网站上提供的可用模型,并使用基于 Web 的界面进行试验。或者,您也可以使用提供的 Python、Node.js 或基于 shell 的 API 将 NIM 集成到自己的项目中。

对于本地部署,您可以下载预配置的 NIM 容器并将其部署在自己的基础设施上。这需要 NVIDIA AI Enterprise 许可证用于生产部署。部署过程包括设置 Docker、提供 API 密钥并运行容器。

NIM 还支持微调您自己的模型并使用 NIM 基础设施进行部署。您甚至可以在 NIM 之上运行 LoRA 适配器,并根据需求在 Kubernetes 集群上扩展您的部署。

总的来说,NVIDIA NIM 简化了 LLM 和其他 AI 模型的部署过程,这使其成为开发者寻求将原型投入生产并为数千或数百万企业用户提供服务的宝贵工具。

NVIDIA 推理微服务 (NIM) 是一款为开发者寻求将开源和本地大型语言模型 (LLM) 投入生产而设计的游戏规则改变者工具。NIM 提供了一个预配置的容器,内置了经过优化的推理引擎,使部署和运行 LLM 变得更加简单,并带来了显著的性能提升。

NIM 的关键亮点包括:

• 支持广泛的 AI 模型,包括 LLM、视觉、视频和文本到图像模型
• 与不使用 NIM 运行模型相比,可提供高达 3 倍的吞吐量提升
• 通过优化资源利用,降低了运营成本
• 提供行业标准 API(如 OpenAI API),便于集成到您的应用程序中
• 支持无服务器和自托管部署选项
• 支持微调和量化您自己的模型以进行部署

开始使用 NIM 很简单。您可以在 NVIDIA 网站上试用预构建的 NIM 模型,或使用提供的 Python、Node.js 或基于 shell 的客户端将其集成到自己的项目中。对于自托管部署,您可以下载预配置的 Docker 容器并将其部署在您的基础设施上。

总的来说,NVIDIA NIM 简化了将 LLM 和其他 AI 模型投入生产的过程,这使其成为开发者希望利用这些模型的强大功能,同时保持对基础设施和数据安全的控制的宝贵工具。