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Baseten GPU Serving
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AI Tool
Mühelose Bereitstellung von Machine Learning
Skalieren Sie Ihre Modellbereitstellung mühelos mit AWS SageMaker Triton.
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BuildServingTriton & TensorRT
1Skalieren Sie das Bereitstellen Ihres Modells mühelos.
2Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Triton und TensorRT für verbesserte Performance.
3Nahtlose Integration mit Ihren bestehenden AWS-Diensten.
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overview
Was ist AWS SageMaker Triton?
AWS SageMaker Triton ist ein verwalteter Service, der die Bereitstellung von Maschinenlernmodellen mit dem Triton Inference Server vereinfacht. Er automatisiert Skalierung und Verwaltung, sodass Sie sich auf den Aufbau und die Verbesserung Ihrer Modelle konzentrieren können.
- 1Optimierte Inferenz für mehrere Frameworks.
- 2Unterstützt dynamisches Batching, um die Durchsatzrate zu maximieren.
- 3Effiziente Verwaltung der Ressourcenallokation.
features
Hauptmerkmale
AWS SageMaker Triton bietet wesentliche Funktionen, die darauf ausgelegt sind, das Model Serving-Erlebnis zu verbessern. Von einfacher Bereitstellung bis hin zu leistungsstarken Performance-Optimierungen finden Sie alles, was Sie benötigen, um effizient zu skalieren.
- 1Automatische Skalierung basierend auf der Nachfrage.
- 2Integration mit beliebten Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.
- 3Datenparallelität für Multi-GPU-Einsätze.
use cases
Anwendungsfälle
Egal, ob Sie Echtzeitvorhersagen oder Batchverarbeitung durchführen, AWS SageMaker Triton bedient verschiedene Anwendungsfälle. Es ist ideal für Unternehmen, die effiziente maschinelles Lernen-Inferenz in großem Maßstab benötigen.
- 1Echtzeit-KI-Anwendungen, die sofortige Inferenz erfordern.
- 2Großangelegte Batchverarbeitung von Datensätzen.
- 3Bereitstellung komplexer Modelle mit hohen Durchsatzanforderungen.
❓
Frequently Asked Questions
+Welche Art von Modellen kann ich mit AWS SageMaker Triton bereitstellen?
Sie können Modelle, die mit verschiedenen Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und ONNX erstellt wurden, bereitstellen. AWS SageMaker Triton unterstützt eine Vielzahl von Modellformaten.
+Wie funktioniert Autoscaling?
Autoscaling passt die Anzahl der aktiven Instanzen automatisch an den eingehenden Verkehr und die Nachfrage an und stellt so sicher, dass jederzeit ausreichend Ressourcen zur Verfügung stehen, um Anfragen effizient zu bearbeiten.
+Ist AWS SageMaker Triton für den Produktionsgebrauch geeignet?
Ja, AWS SageMaker Triton ist für Produktionsumgebungen konzipiert und bietet eine robuste Leistung sowie Zuverlässigkeit für das Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen in großem Maßstab.