Baseten GPU Serving
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AI Tool
기계 학습 배포를 혁신하세요.
Azure ML Triton 엔드포인트를 통한 매끄러운 서비스 제공
자동 확장 기능은 최적의 성능과 자원 효율성을 보장합니다.최첨단 Triton과 TensorRT 기술을 사용하여 모델을 쉽게 배포하세요.Azure 서비스와의 통합을 간소화하여 통합된 워크플로우를 실현합니다.
Tags
BuildServingTriton & TensorRT
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overview
Azure ML 트라이톤 엔드포인트란 무엇인가요?
Azure ML Triton 엔드포인트는 NVIDIA Triton Inference Server를 사용하여 머신 러닝 모델을 배포하기 위한 관리형 서비스를 제공합니다. 이 솔루션은 데이터 과학자와 개발자가 자동 확장 기능의 유연성을 활용하면서 모델을 효율적으로 제공할 수 있도록 지원합니다.
- 운영 복잡성을 줄이기 위해 Triton 서버를 관리했습니다.
- 다양한 모델 프레임워크와 형식을 지원합니다.
- 지연에 민감한 애플리케이션을 위해 최적화되었습니다.
features
주요 특징
Azure ML Triton 엔드포인트는 고성능 모델 서비스를 위한 풍부한 기능을 제공합니다. 다양한 부하를 처리해야 하거나 낮은 대기 시간을 보장해야 하는 경우, 저희 솔루션은 귀하의 요구에 맞춰 설계되었습니다.
- 동적 자동 확장은 애플리케이션의 수요에 맞춰 조정됩니다.
- 성능 향상을 위한 TensorRT와의 통합.
- 실시간 모니터링 및 로그 기록으로 손쉬운 문제 해결.
use_cases
사용 사례
Azure ML Triton 엔드포인트는 규모에 맞는 머신러닝을 활용하려는 조직에 적합합니다. 추천 시스템에서 실시간 사기 탐지에 이르기까지, 우리의 솔루션은 다양한 산업의 다양한 사용 사례에 대응합니다.
- 전자상거래 플랫폼을 위한 추천 시스템.
- 금융 서비스를 위한 실시간 분석.
- 의료 분야에서의 컴퓨터 비전 애플리케이션.
Frequently Asked Questions
Azure ML Triton 엔드포인트에서 오토스케일링은 어떻게 작동하나요?
오토스케일링은 들어오는 요청량에 따라 활성 서버의 수를 동적으로 조정하여 성능을 저하시키지 않으면서도 효율적인 자원 사용을 보장합니다.
Azure ML Triton 엔드포인트를 사용하여 어떤 모델을 배포할 수 있나요?
다양한 모델을 배포할 수 있으며, 여기에는 TensorFlow, PyTorch, ONNX 등으로 구축된 모델이 포함되어 있어 다재다능한 활용이 가능합니다.
배포된 모델을 모니터링할 수 있는 지원이 있나요?
네, Azure ML Triton 엔드포인트는 성능 지표를 추적하고 문제 해결을 간소화하기 위한 내장 모니터링 및 로깅 기능을 제공합니다.