遅い p95 と p99 · GPU 支出が増加 · 間違ったモデル ルーティング · 非効率なバッチ処理とキャッシュ
私たちが解決するもの
AI 機能を経済的に耐久性のあるものにします
応答時間、サービスの効率、インフラストラクチャの規律によって、機能が規模に耐えられるかどうかが決まります。 私たちは、GPU の低い使用率、過大なモデル、脆弱なルーティング、貧弱なバッチ処理、キャッシュの欠落など、無駄が隠れている場所で作業します。
サービス アーキテクチャのレビュー · 最適化計画 · プロファイリングの可視性
得られるもの
サービス アーキテクチャのレビュー. 最適化計画. プロファイリングの可視性.
レイテンシ、スループット、コスト動作に関するサービス アーキテクチャのレビュー.
サービス アーキテクチャのレビュー
最適化計画
プロファイリングの可視性
ロールアウト戦略
サービングスタック · 性能とコスト · 代表的な出力 · ビジネスフィット
補償範囲と配送
サービングスタック covers モデル提供アーキテクチャとエンジンの選択 · バッチ処理、キャッシュ、同時実行性、およびキューの動作 · 量子化およびランタイム最適化パス · モデルルーティング、フォールバックロジック、リクエストシェーピング.
サービングスタック モデル提供アーキテクチャとエンジンの選択
性能とコスト GPU および CPU の配置戦略
代表的な出力 サービス提供とルーティングのアーキテクチャ マップ
ビジネスフィット AI 製品が生産規模に近づいています