Baseten GPU Serving
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AI Tool
Implantação de Aprendizado de Máquina Sem Interrupções
Experimente o poder dos servidores Triton geridos pelo Azure, com capacidades de escalonamento automático.
Escale sem esforço com a infraestrutura gerenciada do Azure.Otimize o desempenho com Triton e TensorRTAcelere o tempo de lançamento no mercado para seus modelos de ML.
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BuildServingTriton & TensorRT
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overview
O que são os Endpoints do Azure ML Triton?
Azure ML Triton Endpoints é um serviço totalmente gerenciado que permite implantar seus modelos de machine learning com facilidade. Aproveite as robustas capacidades do Triton Inference Server para uma entrega e dimensionamento otimizados, tudo gerenciado pela Azure.
- Ambiente totalmente gerenciado e seguro
- Integração com frameworks de ML populares
- Escalonamento automático baseado na demanda
features
Recursos Principais
Os Endpoints do Azure ML Triton oferecem uma variedade de recursos projetados para aprimorar sua experiência de implantação de ML. Com escalabilidade automática, você pode garantir que seus modelos tenham um desempenho ideal, independentemente da carga.
- Autoescalonamento baseado em tráfego em tempo real.
- Suporte para múltiplos formatos de modelo
- Recursos de monitoramento e registro integrados
use_cases
Casos de Uso
Aproveite os Endpoints do Azure ML Triton para impulsionar diversas aplicações, desde análises em tempo real até processamento de imagens. Adapte suas soluções para atender às necessidades do negócio de forma eficiente.
- Inferência em tempo real para aplicações web
- Processamento em lotes para grandes conjuntos de dados
- Integração com dispositivos IoT
Frequently Asked Questions
Como funciona o escalonamento automático?
A escalabilidade automática ajusta automaticamente o número de servidores Triton ativos com base na demanda atual, garantindo desempenho ideal enquanto reduz custos.
Quais modelos posso implantar?
Você pode implementar modelos de frameworks populares como TensorFlow, PyTorch e formatos ONNX, entre outros.
Há suporte para modelos personalizados?
Sim, os Endpoints do Azure ML Triton suportam modelos personalizados, permitindo que você implante qualquer modelo que atenda aos requisitos padrão de compatibilidade.