Baseten GPU Serving
Shares tags: build, serving, triton & tensorrt
AI Tool
Усилите свои возможности машинного обучения с помощью конечных точек Azure ML Triton
Бесшовно развертывайте и управляйте своими ML-моделями с помощью серверов Triton с автмасштабированием от Azure.
Легкое развертывание моделей: Быстро разворачивайте модели машинного обучения с помощью управляемых Azure конечных точек Triton.Масштабируемая архитектура: Автоматически увеличивайте свои ресурсы в зависимости от спроса, обеспечивая оптимальную производительность.Улучшенная производительность: Используйте современные оптимизации TensorRT для высокопроизводительного вывода.
Tags
BuildServingTriton & TensorRT
Similar Tools
Compare Alternatives
Other tools you might consider
overview
Обзор конечных точек Azure ML Triton
Azure ML Triton Endpoints упрощают развертывание моделей машинного обучения с использованием серверов Triton. Благодаря встроенным возможностям автоматического масштабирования вы можете гарантировать эффективную работу ваших моделей, даже при изменяющихся нагрузках.
- Управляемая инфраструктура снижает операционные затраты.
- Встроенная поддержка TensorRT для оптимального использования GPU.
- Бесшовная интеграция с существующими сервисами Azure.
features
Ключевые характеристики
Откройте для себя мощные функции конечных точек Azure ML Triton, которые выводят ваши проекты машинного обучения на новый уровень.
- Интеллектуальное автоматическое масштабирование для управления всплесками трафика.
- Поддержка нескольких фреймворков, включая TensorFlow и PyTorch.
- Удобный интерфейс для управления моделями и мониторинга.
use_cases
Примеры применения в реальном мире
Azure ML Triton Endpoints предоставляют различным отраслям передовые возможности в области машинного обучения. Узнайте, как компании используют этот инструмент для различных приложений.
- Системы рекомендаций в реальном времени.
- Анализ изображений и видео для охранных приложений.
- Обработка естественного языка в службе поддержки клиентов.
Frequently Asked Questions
Что такое конечные точки Azure ML Triton?
Azure ML Triton Endpoints — это управляемые серверы, которые позволяют развертывать модели машинного обучения с использованием Triton, обеспечивая автоматическое масштабирование в зависимости от нагрузки.
Как работает автоскейлинг?
Автомасштабирование автоматически регулирует количество активных серверов в зависимости от объема входящих запросов, обеспечивая при этом быструю реакцию вашей модели и ее экономическую эффективность.
Могу ли я использовать свои существующие модели с конечными точками Azure ML Triton?
Да, вы можете развернуть модели из различных фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch и ONNX, на конечных точках Azure ML Triton.