效能優化指南：運用 NVIDIA NIM 加速 AI 推論

Why managing AI risk presents new challenges

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The difficult of using AI to improve risk management

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How to bring AI into managing risk

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Pros and cons of using AI to manage risks

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Benefits and opportunities for risk managers applying AI

對於任何希望擴展其 AI 策略的企業來說，最佳化 AI 推論至關重要。GMI 雲端上的 NVIDIA NIM (NVIDIA 推論微服務) 旨在實現這一目的 —— 通過為部署和管理 AI 模型提供無縫、可擴展的解決方案。NIM 利用最佳化的推論引擎、網域特定 CUDA 庫和預先建置的容器來降低延遲並提高輸送量。這可確保您的 AI 模型運行更快，更有效率，提供卓越的效能。加入我們展示演示，並深入了解 NVIDIA NIM 在 GMI 雲端上的好處。

使用 GMI 雲端上的 NVIDIA NIM 最佳化人工智慧推論

NVIDIA NIM 是一組優化的雲端原生微服務，旨在簡化生成人工智慧模型的部署。GMI Cloud 的全堆疊平台提供了利用 NIM 的理想環境，因為其強大的基礎架構、存取頂級 GPU 和整合軟體堆疊。

演示視頻

分步指南

登入 GMI 雲端平台

創建一個帳戶 或使用先前建立的帳戶登入。

瀏覽至「容器」頁面

使用頁面左側的導覽列。
按一下「容器」標籤。

啟動新容器

點擊位於右上角的「啟動容器」按鈕。
從下拉式功能表中選取 NVIDIA NIM 容器範本。

設定您的容器

從 NVIDIA NGC 目錄中選擇 Lama 38B NIM 容器範本。
選擇硬體資源，例如 NVIDIA H100、記憶體和儲存容量。
輸入儲存空間、驗證和容器名稱的必要詳細資訊。

部署容器

按一下設定頁面底部的「啟動容器」。
返回「容器」頁面以查看新啟動容器的狀態。
通過 Jupyter 筆記本圖標連接到容器。

執行推論和最佳化

在 Jupyter 筆記本工作區中，新增推論工作的函數。
利用預先建置的 NIM 微服務，在您的模型上執行最佳化推論。
測試和驗證效能

在 GMI 雲端上使用 NVIDIA NIM 最佳化人工智慧推論的好處

隨時隨地部署

NIM 的可攜性允許在各種基礎架構中部署，包括本機工作站、雲端環境和內部部署資料中心，從而確保靈活性和控制性。

產業標準 API

開發人員可透過符合業界標準的 API 存取模型，從而促進企業應用程式中的順暢整合和快速更新。

網域特定型號

NIM 包括專為語言、語音、視頻處理、醫療保健等量身定制的網域特定 CUDA 庫和程式碼，確保針對特定使用案例的高準確性和相關性。

最佳化推論引擎

利用針對每個型號和硬體設定的最佳化引擎，NIM 提供卓越的延遲和輸送量，降低營運成本並提升使用者體驗。

企業級 AI 支援

NIM 是 NVIDIA AI 企業的一部分，提供堅實的基礎，具有嚴格的驗證、企業支援和定期安全更新，確保可靠且可擴展的 AI 應用程式。

為什麼選擇 GMI 雲進行 AI 推論優化

無障礙

GMI Cloud 透過其策略性合作夥伴關係和亞洲資料中心，提供廣泛存取最新的 NVIDIA GPU，包括 H100 和 H200 型號。

易於使用

該平台通過專為協調、虛擬化和容器化設計的豐富軟體堆疊，可簡化 AI 部署，並與 TensorRT 等 NVIDIA 工具相容。

性能

GMI Cloud 的基礎架構已針對高效能運算進行最佳化，對於培訓、推論和微調 AI 模型而言必不可少，確保高效率且具成本效益的營運。

結論

使用 GMI 雲端上的 NVIDIA NIM 最佳化 AI 推論，為企業提供簡化、高效且可擴充的解決方案，用於部署 AI 模型。利用 GMI Cloud 強大的基礎架構和 NVIDIA 的先進微服務，企業可以加速人工智慧部署並實現卓越的效能。

參考文獻

https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nim-offers-optimized-inference-microservices-for-deploying-ai-models-at-scale/

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