Материал
Чек-лист обслуживания инференса видео-ИИ – выбор стека
Одна страница: как выбрать стек обслуживания инференса для ИИ-функции в видео-продукте. Пять вариантов обслуживания (vLLM, Ollama, SGLang, TensorRT-LLM, Triton/Dynamo, бессерверные GPU) и для чего каждый; две идеи, которые ускоряют сервер (PagedAttention режет потери KV-кеша ниже 4%, непрерывный батчинг держит GPU на 75-90%); поэтапное решение для многомодельного видео-конвейера (язык/VLM на vLLM, речь на faster-whisper, детекция на TensorRT); правило по форме трафика (всплесковый/малый – на бессерверные, стабильный/большой – на «тёплый» выделенный кластер); и вопросы перед фиксацией выбора.
Что внутри
- Две идеи, которые ускоряют LLM/VLM-сервер
- Варианты обслуживания (open + NVIDIA + serverless)
- Видео-функция – это конвейер: каждому этапу свой сервер
- Реальность затрат (один пример батчинга)
- Перед утверждением плана обслуживания спросите:
Кому пригодится
Инженерам, которые ставят инференс-сервинг под видео-функцию. Чек-лист перечисляет варианты обслуживания и их назначение, объясняет, за счёт чего PagedAttention удерживает потери KV-кэша ниже 4%, а непрерывный батчинг – загрузку GPU на 75-90%, и даёт правило по форме трафика: всплесковый уходит на serverless, стабильный – на тёплый кластер.
Без регистрации и почты – файл открывается сразу
Источник
Из какого курса материал
ИИ в видеоинженерии
Компьютерное зрение, речь, мультимодальные модели, генеративное видео, агенты и регламент ЕС об ИИ.
vLLM + Triton + TensorRT – Инференс-сервинг Для Видео-ИИ
Инференс-сервинг – это слой, который превращает обученную модель в быстрый, всегда доступный сервис, к которому…
Ещё материалы
Похожие материалы
Все материалы →Выбираете технологию под проект?
Пройдём чек-лист вместе и посчитаем стоимость вариантов на ваших объёмах.