將 AI 模型部署到生產環境可能是一項複雜且具有挑戰性的任務。一些主要挑戰包括:

1. 成本效率: 確保部署具有成本效益,特別是在擴展到服務數千或數百萬用戶時。

2. 延遲: 優化推論延遲以提供無縫的用戶體驗。

3. 靈活性: 適應不同類型的 AI 模型(如語言、視覺、視頻)及其獨特的需求。

4. 安全性: 確保部署符合嚴格的數據安全和隱私標準。

5. 基礎設施需求: 確定運行模型有效的適當硬件、軟件和雲端基礎設施。

6. 可擴展性: 設計一個可以處理不斷增加的用戶需求的可擴展架構。

7. 推論端點: 決定最佳的推論端點,如 VLLM、Llama CPP 或 Hugging Face,每個端點都有其自身的權衡。

8. 專業知識: 需要在模型優化、容器部署和基礎設施管理等領域擁有專業知識。

這些挑戰可能會使得為 AI 模型開發一個優化的生產解決方案成為一個「巨大的麻煩」。這就是 NVIDIA 的推論微服務 (NIM) 可以成為開發者游戲規則改變者的地方。

NVIDIA 推論微服務 (NVIDIA NIM) 是一個為開發者尋求部署大型語言模型 (LLM) 和其他 AI 模型的生產環境而設計的革命性工具。NIM 提供了一個預先配置和優化的容器,簡化了部署過程,並提供了顯著的性能和成本效益。

NIM 支持各種 AI 模型,包括 LLM、視覺、視頻、文本到圖像,甚至蛋白質折疊模型。這些模型都是預先訓練和優化,可以在 NVIDIA 硬件上運行,與不使用 NIM 運行模型相比,可以顯著提高吞吐量。根據 NVIDIA 的說法,使用 NIM 可以在單個 H100 GPU 上將 Llama 3 8 億指令模型的吞吐量提高 3 倍。

NIM 遵循行業標準 API,如 OpenAI API,使其易於集成到現有項目中。開發者可以選擇使用 NVIDIA 管理的無服務器 API 或在自己的基礎設施上部署預先配置的容器。後者選項需要 NVIDIA AI Enterprise 許可證用於生產部署。

要開始使用 NIM,開發者可以探索 NVIDIA 網站上提供的可用模型,並使用基於網頁的界面或將 Python、Node.js 或基於 shell 的客戶端集成到他們的項目中進行實驗。對於本地部署,可以下載預先配置的 Docker 容器並部署在開發者的基礎設施上。

NIM 的靈活性、性能和易用性使其成為開發者尋求生產化開源和本地 LLM 以及其他 AI 模型的游戲規則改變者。通過簡化部署過程並提供優化的模型,NIM 可以幫助開發者專注於構建他們的應用程序,而不必擔心底層基礎設施和優化挑戰。

NVIDIA 推論微服務 (NIM) 是一個為開發者尋求生產化開源和本地大型語言模型 (LLM) 而設計的革命性工具。NIM 提供了一個預先配置的容器,內置了優化的推論引擎,使部署和運行 LLM 變得更加簡單。

使用 NVIDIA NIM 進行 LLM 部署的主要優勢:

1. 性能提升: NIM 可以提供高達 3 倍的吞吐量提升,相比於不使用優化的情況下運行 LLM。這要歸功於 NVIDIA 的 TensorRT 和 TensorRT LLM 技術。

2. 成本效率: NIM 帶來的性能提升可以大幅降低運行 LLM 驅動應用程序的成本。

3. 簡化部署: NIM 遵循行業標準 API,如 OpenAI API,使您能夠輕鬆地將其集成到現有基礎設施中。您可以在自己的基礎設施上部署 NIM 容器,也可以使用 NVIDIA 管理的無服務器 API。

4. 廣泛的模型支持: NIM 支持各種 AI 模型,不僅包括 LLM,還包括視覺、視頻和文本到圖像模型,提供了一個統一的部署解決方案。

5. 優化模型: NIM 附帶了熱門 LLM 如 Llama 3 的預先優化版本,提供開箱即用的性能改善。

6. 靈活性: 您可以微調自己的模型並使用 NIM 部署它們,甚至可以在 NIM 上運行量化模型和 LoRA 適配器。

要開始使用 NVIDIA NIM,您可以探索 NVIDIA 網站上提供的 NIM 模型,並註冊免費使用 1,000 次推論。然後您可以選擇使用 NVIDIA 管理的無服務器 API 或下載預先配置的 Docker 容器,在自己的基礎設施上部署 NIM。

NVIDIA 推論微服務 (NIM) 是一個為開發者尋求生產化開源和本地大型語言模型 (LLM) 而設計的革命性工具。NIM 提供了一個預先配置的容器,內置了優化的推論引擎,使部署和運行 LLM 變得更加簡單,並帶來了顯著的性能提升。

NIM 支持各種 AI 模型,包括 LLM、視覺、視頻、文本到圖像,甚至蛋白質折疊模型。使用 NIM,開發者可以預期吞吐量提高 3 倍,相比於不使用優化的情況下運行模型。

要開始使用 NIM,您可以探索 NVIDIA 網站上提供的可用模型,並使用基於網頁的界面進行實驗。或者,您也可以使用提供的 Python、Node.js 或基於 shell 的 API 將 NIM 集成到自己的項目中。

對於本地部署,您可以下載預先配置的 NIM 容器並部署在自己的基礎設施上。這需要 NVIDIA AI Enterprise 許可證用於生產部署。部署過程包括設置 Docker、提供 API 密鑰,然後運行容器。

NIM 還支持微調您自己的模型並使用 NIM 基礎設施進行部署。您甚至可以在 NIM 上運行 LoRA 適配器,並根據需要在 Kubernetes 集群上擴展您的部署。

總的來說,NVIDIA NIM 簡化了 LLM 和其他 AI 模型的部署,使其成為開發者尋求將原型轉化為生產環境並服務數千或數百萬企業用戶的有價值工具。

NVIDIA 推論微服務 (NIM) 是一個為開發者尋求生產化開源和本地大型語言模型 (LLM) 而設計的革命性工具。NIM 提供了一個預先配置的容器,內置了優化的推論引擎,使部署和運行 LLM 變得更加簡單,並帶來了顯著的性能提升。

NIM 的關鍵亮點:

• 支持各種 AI 模型,包括 LLM、視覺、視頻和文本到圖像模型
• 相比於不使用 NIM 運行模型,可提供高達 3 倍的吞吐量改善
• 通過優化資源利用,降低了運營成本
• 提供行業標準 API(如 OpenAI API),便於集成到您的應用程序中
• 支持無服務器和自託管部署選項
• 支持微調和量化您自己的模型以進行部署

開始使用 NIM 很簡單。您可以在 NVIDIA 網站上試用預建的 NIM 模型,或使用提供的 Python、Node.js 或基於 shell 的客戶端將其集成到自己的項目中。對於自託管部署,您可以下載預先配置的 Docker 容器並部署在自己的基礎設施上。

總的來說,NVIDIA NIM 簡化了將 LLM 和其他 AI 模型投入生產的過程,使其成為開發者希望利用這些模型的強大功能,同時保持對自己的基礎設施和數據安全的控制的有價值工具。