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# Descripción general

Herramientas DevOps aceleradas por GPU y motores de inferencia para cargas de trabajo de aprendizaje automático en producción.

El DevOps moderno depende cada vez más de la aceleración por GPU para el servicio de modelos ML, la inferencia en tiempo real y tareas de computación de alto rendimiento. Esta categoría cubre herramientas listas para producción que aprovechan la potencia de cálculo de la GPU para una inferencia de modelos más rápida y pipelines de despliegue optimizados.

Despliega motores de inferencia y entornos de ejecución de grado empresarial en GPUs de CLORE.AI para servir modelos ML a escala con latencia mínima y rendimiento máximo en el marketplace de Clore.ai.

## Guías disponibles

| Guía                                                                   | Caso de uso                           | Dificultad |
| ---------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------- | ---------- |
| [ONNX Runtime GPU](/guides/guides_v2-es/devops-de-gpu/onnx-runtime.md) | Inferencia de modelos multiplataforma | Media      |
| [TensorRT-LLM](/guides/guides_v2-es/devops-de-gpu/tensorrt-llm.md)     | Servicio optimizado de LLM            | Avanzado   |

## Recomendaciones de GPU

| Carga de trabajo       | GPU mínima | Recomendado |
| ---------------------- | ---------- | ----------- |
| Inferencia ONNX        | GTX 1660   | RTX 3070+   |
| TensorRT-LLM           | RTX 3090   | A100 40GB   |
| Servicio en producción | RTX 4090   | H100        |

## Consejos de rendimiento

* Usa TensorRT para la optimización en GPUs NVIDIA
* Activa precisión mixta (FP16) para una inferencia más rápida
* Agrupa solicitudes para mayor rendimiento (throughput)
* Monitorea la utilización de la GPU y el uso de memoria

## Guías relacionadas

* [Modelos de lenguaje](/guides/guides_v2-es/modelos-de-lenguaje/language-models.md)
* [MLOps](/guides/guides_v2-es/mlops-y-despliegue/mlops.md)


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

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