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# Überblick

GPU-beschleunigte DevOps-Tools und Inferenz-Engines für produktive Machine-Learning-Workloads.

Modernes DevOps setzt zunehmend auf GPU-Beschleunigung für ML-Modell-Serving, Echtzeit-Inferenz und Hochleistungsrechenaufgaben. Diese Kategorie umfasst produktionsreife Tools, die GPU-Computing für schnellere Modellinferenz und optimierte Deployment-Pipelines nutzen.

Stellen Sie unternehmensgerechte Inferenz-Engines und Laufzeitumgebungen auf CLORE.AI-GPUs bereit, um ML-Modelle im großen Maßstab mit minimaler Latenz und maximalem Durchsatz über den Clore.ai-Marktplatz zu bedienen.

## Verfügbare Anleitungen

| Anleitung                                                           | Anwendungsfall                         | Schwierigkeitsgrad |
| ------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------- | ------------------ |
| [ONNX Runtime GPU](/guides/guides_v2-de/gpu-devops/onnx-runtime.md) | Plattformübergreifende Modellsinferenz | Mittel             |
| [TensorRT-LLM](/guides/guides_v2-de/gpu-devops/tensorrt-llm.md)     | Optimiertes LLM-Serving                | Fortgeschritten    |

## GPU-Empfehlungen

| Workload            | Minimale GPU | Empfohlen |
| ------------------- | ------------ | --------- |
| ONNX-Inferenz       | GTX 1660     | RTX 3070+ |
| TensorRT-LLM        | RTX 3090     | A100 40GB |
| Produktives Serving | RTX 4090     | H100      |

## Performance-Tipps

* Verwenden Sie TensorRT zur NVIDIA-GPU-Optimierung
* Aktivieren Sie gemischte Genauigkeit (FP16) für schnellere Inferenz
* Batchen Sie Anfragen für höheren Durchsatz
* Überwachen Sie GPU-Auslastung und Speicherverbrauch

## Verwandte Anleitungen

* [Sprachmodelle](/guides/guides_v2-de/sprachmodelle/language-models.md)
* [MLOps](/guides/guides_v2-de/mlops-and-bereitstellung/mlops.md)


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# Agent Instructions
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