Un modèle au service de tous les modèles Toute infrastructure

Le Model Serving est le déploiement prêt à la production de modèles entraînés d'apprentissage automatique, de LLM et de GenAI, les rendant accessibles via des API REST ou gRPC. Cela implique d'empaqueter des modèles avec des dépendances et de les optimiser pour une inférence à faible latence. Ce processus garantit que les modèles sont hébergés en toute sécurité afin de fournir des prévisions en temps réel ou par lots pour les applications d'entreprise.

Le processus de diffusion de modèles commence par le chargement d'un modèle entraîné à partir d'un registre dans un conteneur. Il est ensuite encapsulé dans une API, telle que FastAPI, permettant aux applications d'envoyer des données à des fins d'inférence. L'infrastructure évolue automatiquement en fonction de la demande de trafic afin de maintenir une haute disponibilité dans les environnements en direct.

L'inférence est l'exécution spécifique d'un modèle pour calculer une sortie. Le service de modèles est la couche d'orchestration la plus large qui fournit l'infrastructure nécessaire, telle que les GPU, pour héberger cette logique. Serving gère les coûts d'interface, de configuration et de maintenance nécessaires pour combler le fossé entre le développement et la production.

Il existe deux principaux types de diffusion de modèles, en ligne et par lots. La diffusion en ligne fournit des prévisions immédiates et à faible latence pour les applications interactives telles que les chatbots. La diffusion par lots traite périodiquement de grands volumes de données pour des tâches non urgentes. TrueFoundry prend en charge les deux méthodes, ainsi que l'inférence en continu, offrant une visibilité sur le déploiement, l'utilisation et l'état du système pour tous les flux de travail à grande échelle.

TrueFoundry propose une plate-forme de service de modèle unifiée et indépendante du cloud qui s'exécute sur AWS, GCP, Azure ou sur site. Il simplifie le cycle de vie du ML et des LLM traditionnels en fournissant une optimisation des coûts intégrée, une observabilité complète et un contrôle d'accès précis. Cette conception axée sur les développeurs réduit les frais d'infrastructure tout en garantissant une fiabilité de niveau production.