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NVIDIA Triton
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Netflix 使用 NVIDIA Triton 和 vLLM 构建内部 LLM 服务平台
Netflix 开发了一个内部平台来管理大规模 LLM 推理，利用 NVIDIA Triton 进行模型管理，并使用 vLLM 进行推理。该系统旨在在生产环境中高效部署自定义模型。最近的一份报告详细介绍了其架构、设计选择和实施过程中吸取的经验教训。
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NVIDIA Triton 和 Triton Control：部署机器学习模型
本文详细介绍了使用 NVIDIA Triton 和 Triton Control 部署机器学习模型的两种实用工作流程。内容涵盖部署现有的 Triton 仓库以及导出和提供开源模型。
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批量处理 vs. 实时推理：选择正确的图像生成方法
图像生成的批量处理与实时推理之间的选择，取决于输出是需要立即获得还是可以稍后处理。批量处理通过对相似请求进行分组并最大化GPU利用率，优先考虑最大吞吐量和成本效益，非常适合生成大型产品目录或营销素材等任务。相反，实时推理则侧重于面向用户的应用程序的快速响应时间，通常需要备用GPU容量来满足延迟目标。
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Amazon SageMaker AI 通过容器缓存加速模型扩展
Amazon SageMaker AI 推出了容器缓存功能，以加速推理过程中的模型扩展。此新功能通过消除新实例预配时下载容器镜像的时间，将生成式 AI 模型的端到端延迟最多降低 51%。对于大型模型和复杂工作负载，此改进尤为显著，在测试案例中将启动时间从 525 秒缩短至 258 秒。