Stima delle risorse per la distribuzione dei modelli

Prima di distribuire un modello di machine learning, è necessario sapere di quanto hardware ha bisogno per funzionare in modo efficiente senza rovinare la propria situazione finanziaria. Questo corso basato su testo ti insegnerà come eseguire calcoli rapidi e veloci per stimare i requisiti di archiviazione, memoria e larghezza di banda per la distribuzione. Imparerai a dimensionare l'infrastruttura per modelli di linguaggio di grandi dimensioni, database vettoriali moderni e pipeline di apprendimento automatico tradizionali utilizzando semplici calcoli matematici. Calcola i requisiti di VRAM della GPU in base ai parametri del modello e ai livelli di quantizzazione. 2. Stima i requisite di archiviazione e memoria per i database vettoriali nei flussi di lavoro di generazione con recupero aumentato. Determina il numero ottimale di server di inferenza necessari per soddisfare specifici obiettivi di latenza e throughput. 5.Applica rapidamente framework matematici per evitare costosi errori di over-provisioning nel cloud. Partendo dalle definizioni fondamentali dei parametri del modello e delle metriche hardware, avanzerai attraverso scenari pratici scritti, imparando a calcolare le risorse per le sfide di distribuzione del mondo reale. Questo corso è progettato per i principianti ingegneri di apprendimento automatico, scienziati dei dati e architetti di sistema che vogliono padroneggiare la pianificazione dell'infrastruttura senza bisogno di esperienza DevOps precedente.Inizia a imparare come pianificare la tua infrastruttura di distribuzione con fiducia oggi.