Tối ưu hóa triển khai AI với NVIDIA NIM: Tối đa hóa Hiệu suất và Hiệu quả

Việc triển khai các mô hình AI vào sản xuất có thể là một nhiệm vụ phức tạp và đầy thách thức. Một số thách thức chính bao gồm:

1. Hiệu quả về chi phí: Đảm bảo rằng việc triển khai là hiệu quả về chi phí, đặc biệt khi mở rộng quy mô để phục vụ hàng nghìn hoặc hàng triệu người dùng.

2. Độ trễ: Tối ưu hóa độ trễ suy luận để cung cấp một trải nghiệm người dùng mượt mà.

3. Tính linh hoạt: Đáp ứng các loại mô hình AI khác nhau (ví dụ: ngôn ngữ, thị giác, video) và các yêu cầu độc đáo của chúng.

4. Bảo mật: Đảm bảo rằng việc triển khai tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư nghiêm ngặt.

5. Nhu cầu về cơ sở hạ tầng: Xác định phần cứng, phần mềm và cơ sở hạ tầng đám mây phù hợp để chạy các mô hình một cách hiệu quả.

6. Khả năng mở rộng: Thiết kế một kiến trúc có khả năng mở rộng có thể xử lý nhu cầu người dùng ngày càng tăng.

7. Điểm cuối suy luận: Quyết định điểm cuối suy luận tối ưu, chẳng hạn như VLLM, Llama CPP hoặc Hugging Face, mỗi cái đều có những ưu và nhược điểm riêng.

8. Chuyên môn: Yêu cầu chuyên môn chuyên sâu trong các lĩnh vực như tối ưu hóa mô hình, triển khai container và quản lý cơ sở hạ tầng.

Những thách thức này có thể khiến việc đưa ra một giải pháp được tối ưu hóa tốt để đưa các mô hình AI vào sản xuất trở thành một "rắc rối lớn". Đây là nơi mà NVIDIA's Inference Microservice (NIM) có thể trở thành một bước đột phá cho các nhà phát triển.

NVIDIA Inference Microservice (NVIDIA NIM) là một công cụ đột phá cho các nhà phát triển muốn triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các mô hình AI khác trong sản xuất. NIM cung cấp một container được cấu hình sẵn, được tối ưu hóa, đơn giản hóa quá trình triển khai và mang lại lợi ích đáng kể về hiệu suất và chi phí.

NIM hỗ trợ một loạt các mô hình AI, bao gồm LLM, thị giác, video, văn bản sang hình ảnh và thậm chí cả các mô hình gấp protein. Các mô hình này được huấn luyện và tối ưu hóa sẵn để chạy trên phần cứng NVIDIA, mang lại một sự gia tăng đáng kể về thông lượng so với việc chạy các mô hình mà không có NIM. Theo NVIDIA, sử dụng NIM có thể dẫn đến cải thiện 3 lần về thông lượng cho một mô hình Llama 3 8 tỷ chỉ thị trên một GPU H100 đơn.

NIM tuân theo các API tiêu chuẩn của ngành, chẳng hạn như API OpenAI, giúp dễ dàng tích hợp vào các dự án hiện có. Các nhà phát triển có thể chọn sử dụng các API không máy chủ do NVIDIA quản lý hoặc triển khai các container được cấu hình sẵn trên cơ sở hạ tầng của riêng họ. Tùy chọn sau yêu cầu giấy phép NVIDIA AI Enterprise để triển khai sản xuất.

NVIDIA Inference Microservice (NIM) là một công cụ đột phá cho các nhà phát triển muốn đưa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nguồn mở và cục bộ vào sản xuất. NIM cung cấp một container được cấu hình sẵn với các động cơ suy luận được tối ưu hóa, giúp đơn giản hóa quá trình triển khai và chạy LLM ở quy mô lớn.

Các lợi ích chính khi sử dụng NVIDIA NIM cho LLM:

1. Tăng hiệu suất: NIM có thể cung cấp cải thiện lên đến 3 lần về thông lượng so với việc chạy LLM mà không có tối ưu hóa, nhờ vào việc sử dụng các công nghệ TensorRT và TensorRT LLM của NVIDIA.

2. Hiệu quả về chi phí: Sự cải thiện hiệu suất từ NIM có thể giảm đáng kể chi phí vận hành các ứng dụng dựa trên LLM của bạn.

3. Triển khai đơn giản: NIM tuân theo các API tiêu chuẩn của ngành, chẳng hạn như API OpenAI, cho phép bạn dễ dàng tích hợp vào cơ sở hạ tầng hiện có của mình. Bạn có thể triển khai các container NIM trên cơ sở hạ tầng của riêng mình hoặc sử dụng các API không máy chủ do NVIDIA quản lý.

4. Hỗ trợ nhiều mô hình: NIM hỗ trợ một loạt các mô hình AI, không chỉ có LLM mà còn cả thị giác, video và các mô hình văn bản sang hình ảnh, cung cấp một giải pháp triển khai thống nhất.

5. Các mô hình được tối ưu: NIM đi kèm với các phiên bản được tối ưu hóa sẵn của các LLM phổ biến, chẳng hạn như Llama 3, cung cấp hiệu suất tốt ngay từ đầu.

6. Tính linh hoạt: Bạn có thể tinh chỉnh các mô hình của riêng mình và triển khai chúng bằng cách sử dụng NIM, hoặc thậm chí chạy các mô hình được định lượng và bộ điều hợp LoRA trên NIM.

NVIDIA Inference Microservice (NIM) là một công cụ đột phá cho các nhà phát triển muốn đưa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nguồn mở và cục bộ vào sản xuất. NIM cung cấp một container được cấu hình sẵn với các động cơ suy luận được tối ưu hóa, cho phép triển khai đơn giản và tăng hiệu suất đáng kể.

NIM hỗ trợ nhiều loại mô hình AI khác nhau, bao gồm LLM, thị giác, video, văn bản sang hình ảnh và thậm chí cả các mô hình gấp protein. Bằng cách sử dụng NIM, các nhà phát triển có thể mong đợi cải thiện 3 lần về thông lượng so với việc chạy các mô hình mà không có tối ưu hóa.

Để bắt đầu với NIM, bạn có thể khám phá các mô hình có sẵn trên trang web của NVIDIA và thử nghiệm chúng bằng giao diện web. Ngoài ra, bạn cũng có thể tích hợp NIM vào các dự án của riêng mình bằng cách sử dụng các API Python, Node.js hoặc dòng lệnh được cung cấp.

Đối với triển khai cục bộ, bạn có thể tải xuống các container NIM được cấu hình sẵn và triển khai chúng trên cơ sở hạ tầng của riêng mình. Điều này yêu cầu giấy phép NVIDIA AI Enterprise để triển khai sản xuất. Quá trình này bao gồm việc thiết lập Docker, cung cấp khóa API của bạn và chạy container.

NIM cũng hỗ trợ tinh chỉnh các mô hình của riêng bạn và triển khai chúng bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng NIM. Bạn thậm chí có thể chạy các bộ điều hợp LoRA trên NIM và mở rộng quy mô triển khai của mình dựa trên nhu cầu bằng cách triển khai trên một cụm Kubernetes.

NVIDIA Inference Microservice (NIM) là một công cụ đột phá cho các nhà phát triển muốn đưa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nguồn mở và cục bộ vào sản xuất. NIM cung cấp một container được cấu hình sẵn với các động cơ suy luận được tối ưu hóa, cho phép triển khai đơn giản và tăng hiệu suất đáng kể.

Điểm nổi bật của NIM:

• Hỗ trợ nhiều loại mô hình AI khác nhau, bao gồm LLM, thị giác, video và các mô hình văn bản sang hình ảnh
• Cung cấp cải thiện lên đến 3 lần về thông lượng so với việc chạy các mô hình mà không có NIM
• Giảm chi phí vận hành bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên
• Cung cấp các API tiêu chuẩn của ngành (ví dụ: API OpenAI) để dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng của bạn
• Cho phép cả tùy chọn triển khai không máy chủ và tự lưu trữ
• Hỗ trợ tinh chỉnh và định lượng các mô hình của riêng bạn để triển khai

Bắt đầu với NIM là một quá trình đơn giản. Bạn có thể thử nghiệm các mô hình NIM được xây dựng sẵn trên trang web của NVIDIA hoặc tích hợp chúng vào các dự án của riêng mình bằng cách sử dụng các client Python, Node.js hoặc dòng lệnh được cung cấp. Đối với triển khai tự lưu trữ, bạn có thể tải xuống các container Docker được cấu hình sẵn và triển khai chúng trên cơ sở hạ tầng của bạn.

Nói chung, NVIDIA NIM đơn giản hóa quá trình đưa LLM và các mô hình AI khác vào sản xuất, khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà phát triển muốn tận dụng sức mạnh của những mô hình này trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát đối với cơ sở hạ tầng và bảo mật dữ liệu của họ.