Jak przestać zmagać się z wdrażaniem modeli ML i zacząć żyć z Triton Inference Server

Wyobraź sobie taką sytuację: twój zespół wytrenował jeden model w PyTorchu, drugi w TensorFlow, a przy trzecim musiałeś użyć starego, dobrego ONNX. Teraz wszystko to jakoś trzeba wdrożyć do produkcji. Zaczynasz pisać wrappery we Flasku lub FastAPI, walczysz z kolejkami żądań, konfigurujesz batchowanie ręcznie i próbujesz dociec, dlaczego GPU pracuje tylko na 10% wykorzystania, podczas gdy żądania piętrzą się w kolejce.

Brzmi znajomo? To dokładnie ten ból, który Triton Inference Server od NVIDIA próbuje rozwiązać. To nie jest tylko „kolejny serwer do modeli