如何将MLOps能力抽象为服务,构建企业级的AI平台?
1. 引言 在企业级 AI 落地过程中,最常见的痛点是“实验室模型”与“生产级服务”之间的断层。传统的 MLOps 往往只是脚本的堆砌,缺乏统一的服务化抽象。为了构建真正高效的企业级 AI 平台,我们需要将模型推理、预处理和后处理逻辑封装为...
1. 引言 在企业级 AI 落地过程中,最常见的痛点是“实验室模型”与“生产级服务”之间的断层。传统的 MLOps 往往只是脚本的堆砌,缺乏统一的服务化抽象。为了构建真正高效的企业级 AI 平台,我们需要将模型推理、预处理和后处理逻辑封装为...
大规模语言模型(LLM)在生产环境中的部署面临两大核心挑战:极低的延迟和极高的吞吐量。NVIDIA TensorRT-LLM(TRT-LLM)通过优化LLM结构和GPU调度,极大地提升了推理性能。然而,要将其转化为高可用、可水平扩展的企业级...