在 Google Kubernetes Engine 中一鍵部署 Triton Inference Server


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雖然最近的 ML 框架使模型訓練和實驗變得更容易,但服務 ML 模型,尤其是在生產環境中,仍然很困難。在構建推理環境時,我們通常會遇到以下痛點:

1.DL Frameworks 後端的複雜依賴項和 API
2.生產工作流程不僅包括模型推理,還包括預處理步驟
3.很難找到能夠最大限度地提高加速器性能的高手
4.關於強大的 Ingress 和負載平衡的腳本和配置太多

在本原文中,我們將介紹 Google Kubernetes Engine (GKE) 中的一鍵式 Triton 推理服務器,以及該解決方案如何擴展這些 ML 模型、滿足嚴格的延遲預算並優化運營成本。

原文連結:https://lihi1.com/nBtIG

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