解锁AI全潜力的优化推理基础设施

AI正在变革各行各业——但前提是您的基础设施能够满足用例所需的速度、效率和可扩展性。如何确保系统应对AI工作负载的独特挑战？

在本电子书中，您将了解如何：

• 合理规划基础设施：针对聊天机器人、摘要生成和AI代理进行资源配置
• 提升效率与速度：通过动态批处理和KV缓存技术降低成本并加速推理
• 无缝扩展方案：利用并行计算和Kubernetes实现弹性扩缩容
• 未来技术准备：采用某机构GPU、Triton服务器及先进架构

AI领导者的实际成果：

• 通过分块预填充降低40%延迟
• 利用模型并发实现吞吐量翻倍
• 通过分离式服务将首令牌生成时间减少60%

AI推理不仅是运行模型，更是要正确运行。获取IT领导者部署AI所需的可操作框架。

本文涉及技术要点：动态批处理、KV缓存、模型并行、Kubernetes编排、GPU加速架构、延迟优化策略