Ottimizzazione dell'inferenza

• Rallentamento di p95 e p99 che danneggiano l'esperienza del prodotto
• Spesa per GPU in aumento con utilizzo scarso e scelte di servizio inadeguate
• Instradamento del modello errato che paga più del dovuto per le richieste di routine

• Deriva della scalabilità automatica che aumenta i costi senza stabilità
• Pile di servizio opache con profilazione debole e visibilità dei costi
• Pressione per l'implementazione delle funzionalità senza un budget di inferenza stabile

Pila di servizio

• Modello che serve l'architettura e la selezione del motore
• Comportamento in batch, memorizzazione nella cache, concorrenza e coda
• Percorsi di quantizzazione e ottimizzazione del runtime
• Routing del modello, logica di fallback e modellazione delle richieste

Prestazioni e costi

• Strategia di posizionamento di GPU e CPU.
• Metodologia di ripartizione della latenza e di profilazione
• Analisi dell'utilizzo e revisione delle politiche di dimensionamento
• Raccomandazioni basate sul budget per il traffico di produzione

Uscite tipiche

• Mappa dell'architettura di servizio e routing
• Analisi della latenza e dei colli di bottiglia dei costi
• Roadmap di ottimizzazione con sequenziamento
• Raccomandazioni per il monitoraggio e la guardia di regressione

Adatta agli affari

• IA prodotti che si avvicinano alla scala di produzione
• Team con spesa per inferenza in aumento e tempi di risposta instabili
• Piattaforme in cui i margini dipendono dall'efficienza del servizio
• Organizzazioni che necessitano di funzionalità IA senza costi infrastrutturali fuori controllo