एनवीडिया एआई

प्रशिक्षण को अनुमान अनुकूलन और सेवा से अलग करें। एक मॉडल को एक ढांचे में प्रशिक्षित किया जा सकता है, निष्पादन के लिए परिवर्तित या अनुकूलित किया जा सकता है, और फिर एक सेवा के माध्यम से उजागर किया जा सकता है। प्रत्येक चरण में अनुकूलता आवश्यकताएँ होती हैं और अंतिम प्रणाली के व्यवहार या संसाधन उपयोग को बदल सकती हैं। विशिष्ट हार्डवेयर, संख्यात्मक प्रारूप, सॉफ़्टवेयर संस्करण और समर्थित संचालन की जाँच करें। एक डिवाइस या रनटाइम पर उपलब्ध अनुकूलन दूसरे पर उपलब्ध नहीं हो सकता है। किसी भी बेंचमार्क के लिए उपयोग किए गए कॉन्फ़िगरेशन को रिकॉर्ड करें। अंकगणितीय थ्रूपुट के साथ-साथ मेमोरी और डेटा मूवमेंट को मापें। लंबे इनपुट, समवर्ती अनुरोध और कैश्ड मॉडल स्थिति बाधा को बदल सकते हैं। एक बड़ा त्वरक स्वचालित रूप से प्रीप्रोसेसिंग, नेटवर्क ट्रांसफर या डाउनस्ट्रीम सेवा द्वारा सीमित कार्यभार में सुधार नहीं करता है। अनुकूलन के बाद तैनात आउटपुट की तुलना मूल मॉडल से करें। कम परिशुद्धता और वैकल्पिक निष्पादन पथ सटीकता को प्रभावित कर सकते हैं। इच्छित एप्लिकेशन शर्तों का उपयोग करके विलंबता, थ्रूपुट, शक्ति और लागत का मूल्यांकन करें, और संगतता और रखरखाव आवश्यकताओं के लिए वर्तमान दस्तावेज़ीकरण से परामर्श लें।