এনভিডিয়া এআই

অনুমানের অপ্টিমাইজেশন এবং পরিবেশন থেকে পৃথক প্রশিক্ষণ। একটি মডেলকে একটি কাঠামোতে প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে, সম্পাদনের জন্য রূপান্তরিত বা অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে এবং তারপরে একটি পরিষেবার মাধ্যমে প্রকাশ করা যেতে পারে। প্রতিটি পর্যায়ে সামঞ্জস্যতার প্রয়োজনীয়তা রয়েছে এবং চূড়ান্ত সিস্টেমের আচরণ বা সংস্থান ব্যবহার পরিবর্তন করতে পারে। নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যার, সংখ্যাসূচক ফর্ম্যাট, সফ্টওয়্যার সংস্করণ এবং সমর্থিত ক্রিয়াকলাপগুলি পরীক্ষা করুন। একটি ডিভাইস বা রানটাইমে উপলব্ধ একটি অপ্টিমাইজেশন অন্য ডিভাইসে উপলভ্য নাও হতে পারে। যে কোনও বেঞ্চমার্কের জন্য ব্যবহৃত কনফিগারেশনটি রেকর্ড করুন। গাণিতিক থ্রুপুটের পাশাপাশি মেমরি এবং ডেটা আন্দোলন পরিমাপ করুন। দীর্ঘ ইনপুট, সমকালীন অনুরোধ এবং ক্যাশেড মডেল অবস্থা বাধা পরিবর্তন করতে পারে। একটি বৃহত্তর অ্যাক্সিলারেটর স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রিপ্রসেসিং, নেটওয়ার্ক স্থানান্তর বা ডাউনস্ট্রিম পরিষেবা দ্বারা সীমাবদ্ধ ওয়ার্কলোডকে উন্নত করে না। অপ্টিমাইজেশনের পরে মূল মডেলের সাথে মোতায়েন আউটপুটের তুলনা করুন। নিম্ন নির্ভুলতা এবং বিকল্প সম্পাদন পথগুলি নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করতে পারে। অভিপ্রেত অ্যাপ্লিকেশন শর্তাবলী ব্যবহার করে লেটেন্সি, থ্রুপুট, শক্তি এবং খরচ মূল্যায়ন করুন এবং সামঞ্জস্যতা এবং রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজনীয়তার জন্য বর্তমান ডকুমেন্টেশনের সাথে পরামর্শ করুন।