Cloudera AI Inference Service
Accélérez la mise en service des modèles pour déployer et faire évoluer des applications, des agents et des assistants d'IA privés avec une rapidité, une sécurité et une efficacité inégalées.
Boostez le développement et le déploiement de l'IA tout en sécurisant chaque étape de son cycle de vie.
Optimisée par les microservices NVIDIA NIM, la solution Cloudera AI Inference Service offre des performances de pointe : des inférences jusqu'à 36 fois plus rapides sur les GPU NVIDIA et un débit près de 4 fois supérieur sur les CPU. Elle rationalise ainsi la gestion et la gouvernance de l'IA de manière transparente sur les clouds publics et privés.
Un service unique pour tous vos besoins d'inférence d'IA d'entreprise
Déploiement en un clic : faites passer rapidement votre modèle du développement à la production, quel que soit l' environnement.
Environnement unique et sécurisé : bénéficiez d'une sécurité de bout en bout couvrant toutes les étapes du cycle de vie de votre IA.
Plateforme unique : gérez facilement tous vos modèles grâce à une plateforme unique qui répond à tous vos besoins en matière d'IA.
Assistance centralisée : bénéficiez d'une assistance unifiée de la part de Cloudera pour toutes vos questions relatives au matériel et aux logiciels.
Principales fonctionnalités d'AI Inference Service
* Fonctionnalité disponible prochainement. Veuillez nous contacter pour en savoir plus.
Démo
Déploiement de modèles sans effort
Découvrez avec quelle facilité vous pouvez déployer de grands modèles de langage et gérer efficacement des applications d'IA à grande échelle grâce aux puissants outils Cloudera.
Intégration du référentiel de modèles : accédez, stockez, mettez à jour et gérez les modèles facilement par le biais du référentiel centralisé Cloudera AI Registry.
Configuration et déploiement faciles : déployez des modèles dans des environnements cloud, configurez des points de terminaison et ajustez le dimensionnement automatique pour plus d'efficacité.
Surveillance des performances : résolvez les problèmes et optimisez les performances en vous basant sur des indicateurs clés tels que le temps de latence, le débit, l'utilisation des ressources et l'état de santé des modèles.
