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Baseten GPU Serving
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AI Tool
Eleva tu servicio de modelos con los endpoint de Azure ML Triton.
Gestiona y escala tus modelos de IA de manera fluida con los potentes servidores Triton de Azure.
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BuildServingTriton & TensorRT
1Escala automáticamente tu servicio de modelos sin esfuerzo para manejar picos de tráfico.
2Aprovecha NVIDIA Triton y TensorRT para un rendimiento optimizado.
3Despliega y gestiona puntos finales con facilidad utilizando las herramientas avanzadas de Azure.
overview
¿Qué son los Endpoints de Azure ML Triton?
Los Endpoints de Azure ML Triton ofrecen un entorno administrado para desplegar modelos de IA utilizando el Servidor de Inferencia Triton de NVIDIA. Disfruta de capacidades de autoescalado para garantizar que tus modelos estén siempre disponibles y con un rendimiento óptimo, sin importar la demanda.
- 1Infraestructura gestionada sin complicaciones.
- 2Soporte para múltiples marcos y modelos.
- 3Integrado con el servicio de Azure Machine Learning.
features
Características clave de los Endpoints Triton
Los Endpoints de Azure ML Triton vienen equipados con características que simplifican la implementación y gestión de modelos. Desde la escalabilidad automática hasta la optimización de modelos, tenemos todo lo que necesitas para garantizar que tus soluciones de IA funcionen sin contratiempos.
- 1Autoscaling para cargas de trabajo dinámicas.
- 2Soporte para inferencia por lotes y en tiempo real.
- 3Optimizado para velocidad con integración de TensorRT.
use cases
Casos de Uso Ideales
Los Endpoints de Azure ML Triton son ideales para una variedad de aplicaciones de IA, desde servicios de predicción en tiempo real hasta el despliegue de modelos a gran escala. Ya sea que opere en finanzas, salud o retail, nuestros endpoints pueden satisfacer sus necesidades.
- 1Inferencia en tiempo real para aplicaciones de atención al cliente.
- 2Procesamiento por lotes para análisis de datos.
- 3Servicio de modelos grandes para tareas complejas de IA.
❓
Frequently Asked Questions
+¿Cómo funciona el escalado automático con los Puntos Finales de Triton?
La escalabilidad automática ajusta de manera automática el número de instancias en ejecución según el tráfico, asegurando un rendimiento y disponibilidad óptimos sin intervención manual.
+¿Puedo usar mis modelos existentes con los puntos finales de Azure ML Triton?
Sí, puedes desplegar tus modelos existentes con cambios mínimos, ya que los Endpoints de Triton son compatibles con diversos marcos y formatos.
+¿Qué tipo de soporte proporciona Azure para los Puntos Finales de Triton?
Azure ofrece una amplia documentación, tutoriales y soporte al cliente para ayudarte a integrar y gestionar tus Endpoints de Triton de manera fluida.