Für fortgeschrittene Benutzer bietet die Plattform umfassende Funktionen zur Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle:
1. die Modalitäten des Einsatzes
- Docker-ContainerPaketmodell + Abhängigkeiten als Standardbild zum Hochladen
- nativer CodeDirekter Upload von Modellcode, der in Sprachen wie Python geschrieben wurde
2. die Kernfunktionen
- ökologische IsolierungJeder "Chute"-Container läuft in einer eigenen Sandbox.
- Automatische Expansion und KontraktionDynamische Anpassung der Rechenressourcen auf der Grundlage des Anfragevolumens
- VersionsverwaltungUnterstützung für die Koexistenz mehrerer Modellversionen und Graustufenversionen
3. die Sicherheitsmechanismen
- Aktivieren Sie standardmäßig die Prozessisolierung und die Netzwerk-Firewall
- kommendeTEE Vertrauenswürdige AusführungsumgebungSchützt sensible Daten
- Visualisierung von Protokollen und Überwachungsdaten
Benutzer können auf die offizielle Dokumentation zurückgreifen, um Modelle von Plattformen wie HuggingFace in einsatzfähige Containerpakete zu konvertieren, und die Plattformen stellen CLI-Tools zur Verfügung, um den Upload- und Lebenszyklusverwaltungsprozess zu vereinfachen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelChutes: eine Serverless-Computing-Plattform für die Bereitstellung und Skalierung von Open-Source-KI-ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Unterstützung bietet Chutes.ai für die Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle?
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