Baseten GPU Serving
Shares tags: build, serving, triton & tensorrt
AI Tool
Оптимизируйте свой ИИ с помощью Run:ai Inference
Легко развертывайте и управляйте своими рабочими нагрузками на GPU в кластерах.
Обеспечьте приоритетное планирование для приложений, ориентированных на клиента, гарантируя надежную производительность.Пользуйтесь преимуществами автоматического масштабирования для оптимального использования ресурсов и снижения затрат.Обеспечьте доступность сервиса с помощью поэтапных обновлений и без простоев во время апгрейдов модели.
Tags
BuildServingTriton & TensorRT
Similar Tools
Compare Alternatives
Other tools you might consider
overview
Что такое Run:ai Inference?
Run:ai Inference — это мощный оркестратор GPU-нагрузок, разработанный для бесперебойного развертывания загрузок Triton и TensorRT в рамках кластеров. Он позволяет эффективно предоставлять ИИ-модели конечным пользователям, обеспечивая их постоянную работоспособность.
- Сосредоточьтесь на клиентских AI-приложениях.
- Динамическое распределение ресурсов с использованием нативного развертывания Kubernetes
- Интеграция с популярными фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch и TensorFlow.
features
Ключевые особенности
Run:ai Inference предлагает набор функций, которые упрощают развертывание ваших AI-моделей и повышают производительность. От автоматического масштабирования до гибких методов отправки — система охватывает все аспекты рабочих нагрузок на этапе вывода.
- Приоритетное планирование для вычислительных нагрузок вывода
- Поддержка нескольких методов развертывания: пользовательский интерфейс, API и командная строка.
- Политики масштабирования до нуля для эффективного управления ресурсами
- Улучшенный API событий нагрузки для продвинутого мониторинга
use_cases
Применение Run:ai Inference
Будь то предоставление прогнозов в реальном времени или пакетная обработка, Run:ai Inference подходит для различных приложений. Он особенно полезен для отраслей, зависящих от ИИ для взаимодействия с клиентами, что делает его универсальным решением.
- Инференция в реальном времени для взаимодействия с клиентами
- Масштабируемая пакетная обработка для крупных наборов данных
- Гибкое развертывание для различных моделей машинного обучения
Frequently Asked Questions
Как Run:ai Inference расставляет приоритеты для рабочих нагрузок?
Run:ai Inference приоритизирует рабочие нагрузки, связанные с клиентами, гарантируя, что они получают необходимые ресурсы для стабильной производительности, при этом снижая приоритет задач обучения и сборки.
Какие фреймворки машинного обучения поддерживаются?
Run:ai Inference поддерживает популярные ML фреймворки, включая PyTorch, TensorFlow и другие, предоставляя гибкость в развертывании ваших рабочих нагрузок.
Могу ли я обновить свои модели без простоя?
Да, Run:ai Inference поддерживает поэтапные обновления, позволяя изменять образы контейнеров и ресурсы без прерывания обслуживания конечных пользователей.