Обзор

Руководства по DevOps для GPU-облака Clore.ai

Инструменты DevOps с аппаратным ускорением на GPU и движки вывода для производственных рабочих нагрузок машинного обучения.

Современный DevOps всё больше полагается на ускорение на GPU для сервирования моделей ML, вывода в реальном времени и высокопроизводительных вычислительных задач. Эта категория охватывает готовые к производству инструменты, которые используют вычисления на GPU для более быстрого вывода моделей и оптимизированных конвейеров развертывания.

Разворачивайте движки вывода корпоративного уровня и среды выполнения на GPU CLORE.AI для обслуживания моделей ML в масштабе с минимальной задержкой и максимальной пропускной способностью на маркетплейсе Clore.ai.

Доступные руководства

Руководство	Сценарий использования	Сложность
ONNX Runtime GPU	Кроссплатформенный вывод моделей	Средняя
TensorRT-LLM	Оптимизированное сервирование LLM	Продвинутый

Рекомендации по GPU

Нагрузка	Минимальный GPU	Рекомендуемый
ONNX вывод	GTX 1660	RTX 3070+
TensorRT-LLM	RTX 3090	A100 40GB
Производственное сервирование	RTX 4090	H100

Советы по производительности

• Используйте TensorRT для оптимизации на NVIDIA GPU

• Включите смешанную точность (FP16) для более быстрого вывода

• Пакетуйте запросы для большей пропускной способности

• Мониторьте загрузку GPU и использование памяти

Связанные руководства

• Языковые модели

• MLOps