NVIDIA DGX Spark, isiklik AI superarvuti, on loodud AI -mudelite käitamiseks töölauakeskkonnas. Ehkki see ei ole otseselt integreeritud pilveteenustega nagu AWS või Azure juurutamiseks, saavad kasutajad DGX-sädemel mudeleid välja töötada ja täpsustada ning seejärel neid tootmiseks pilveplatvormidele juurutada. Siit saate teada, kuidas seda saab kasutada koos AWS -i ja Azure'iga:
Integreerimine pilveteenustega
1. Arendus- ja juurutamise töövoog: kasutajad saavad DGX-sädet kasutada AI mudeleid kohapeal. Kui mudelid on valmis, saab neid üles laadida pilveplatvormidele nagu AWS või Azure suuremahuliseks juurutamiseks ja järeldusteks. See lähenemisviis võimaldab arendajatel enne pilve suurendamist tõhusalt kohalikus keskkonnas töötada.
2. NVIDIA DGX Cloud: kuigi DGX Spark ise ei ole pilveteenus, pakub Nvidia DGX -i pilveplatvormi, mis on saadaval AWS -i, Azure'i ja muudel pilveteenuse pakkujatel. DGX Cloud pakub skaleeritavat juurdepääsu NVIDIA täiustatud GPU -dele, võimaldades kasutajatel pilves AI mudeleid koolitada ja juurutada. Kui DGX Spark on mõeldud kohaliku arengu jaoks, saab DGX Cloud kasutada pilvepõhiste AI töökoormuste jaoks.
3. AWS -i integratsioon: AWS pakub erinevaid tööriistu ja teenuseid AI arendamiseks, näiteks Amazon Sagemaker mudeli juurutamiseks ja AWS -i partii partiide järelduste jaoks. Kasutajad saavad DGX Sparki mudeleid välja töötada ja seejärel kasutada neid SageMakeri lõpp-punktide abil reaalajas järelduste jaoks. Lisaks pakub AWS skaleeritavaid salvestuslahendusi nagu Amazon S3, mida saab kasutada suurte andmekogumite salvestamiseks ja haldamiseks.
4. Azure Integreerimine: Azure pakub sarnaseid võimalusi Azure ML -ga mudeli juurutamiseks ja Azure Kubernetes Service (AKS) skaleeritava mudeli haldamiseks. Kasutajad saavad DGX Sparkil lokaalselt välja töötada mudeleid ja seejärel juurutada need Azure'i tootmiseks, kasutades Azure'i skaleeritavaid salvestuslahendusi nagu Azure Blob Storage.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi DGX-säde pole otseselt integreeritud AWS-i või Azure'iga, täiendab see neid pilveplatvorme, võimaldades kasutajatel enne kohapeal AI mudeleid välja töötada ja täpsustada, enne kui need pilve juurutada suuremahuliseks tootmiseks ja järelduseks.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://www.aquasec.com/cloud-native-academy/cspm/ai-workloads/
]
]
[7] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/run-ai/latest/appendix.html
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/aws-reinvent-ai-robotics-quantum-software/
]
]
]