Baseten GPU Serving
Shares tags: build, serving, triton & tensorrt
AI Tool
Ускорьте разработку вашей ML с помощью AWS SageMaker Triton
Управляемый контейнер Triton с автоматическим масштабированием для эффективного развертывания моделей
Бесперебойная интеграция с AWS для беспрецедентной масштабируемостиУпрощенное развертывание моделей, созданных с использованием Triton и TensorRTАвтоматизированная масштабируемость для беспроблемной обработки переменных нагрузок.
Tags
BuildServingTriton & TensorRT
Similar Tools
Compare Alternatives
Other tools you might consider
overview
Обзор AWS SageMaker Triton
AWS SageMaker Triton упрощает развертывание и управление моделями машинного обучения в производственной среде. С интегрированной управляемой службой вы можете сосредоточиться на инновациях, пока Triton обеспечивает обслуживание и масштабирование ваших моделей.
- Использует передовые возможности анализа Triton.
- Автоматическое масштабирование в зависимости от спроса для оптимизации ресурсов.
- Создан для высокой производительности и низкой задержки.
features
Ключевые особенности AWS SageMaker Triton
AWS SageMaker Triton предназначен для оптимизации жизненного цикла моделей машинного обучения от разработки до развертывания. Он предлагает мощные функции, которые повышают производительность и удобство использования.
- Поддержка множества фреймворков, включая TensorFlow, PyTorch и ONNX.
- Интеграция с Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) для улучшенной оркестрации.
- Мониторинг в реальном времени и ведение журнала для поддержания производительности модели.
use_cases
Сценарии использования AWS SageMaker Triton
AWS SageMaker Triton идеально подходит для организаций, стремящихся развернуть модели машинного обучения в масштабах по различным приложениям. Вот некоторые распространённые примеры использования.
- Инференс в реальном времени для систем рекомендаций.
- Задачи обработки изображений и видео, поддерживаемые глубоким обучением.
- Приложения обработки естественного языка с высокими требованиями к пропускной способности.
Frequently Asked Questions
Какие фреймворки машинного обучения поддерживает AWS SageMaker Triton?
AWS SageMaker Triton поддерживает несколько фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch и ONNX, обеспечивая гибкость и легкость интеграции с вашими существующими рабочими процессами машинного обучения.
Как работает автоподстройка в AWS SageMaker Triton?
Авмасштабирование в AWS SageMaker Triton автоматически настраивает количество экземпляров, обслуживающих ваши модели, в зависимости от реального трафика, обеспечивая оптимальную производительность и минимизируя расходы.
Является ли AWS SageMaker Triton подходящим для производственных сред?
Да, AWS SageMaker Triton разработан для производственных нагрузок, обеспечивая высокую disponibilidad, сложное распределение нагрузки и бесшовную интеграцию с AWS-сервисами для надежных приложений.